S波段大型功分馈电网络设计

为了满足某平面阵列天线高增益、低副瓣的要求,设计了工作在S波段、相对带宽为10％的1—48的大型功分馈电网络。该馈电网络采用带状线功分器与微带线功分器级联而成。利用HFSS、Ansoft Designer等电磁软件对其进行仿真设计。实测结果表明在所要求的频段内,网络的输入驻波小于1．50,相位误差小于10°。     

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

复杂环境中Ad hoc网络的数据完整性加速试验

为了快速测量Ad hoc网络在任务想定下的数据完整性,根据相关定义给出了数据完整度解算过程,并基于相似理论建立相似现象,推导了有效信噪比、流量与节点移动速度等关键参数的相似模型,综合得到了Ad hoc网络数据完整性相似模型.为验证上述模型的效果,应用OPNET仿真平台设计了一个救灾Ad hoc实验,仿真结果表明正常应力作用下的原始网络和短时高应力作用下的相似网络数据完整度误差小,且相似模型的效用不随故障阈值、应力增加倍数以及网络拓扑结果的变化而变化.      

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

网络化飞行器执行机构故障自适应容错控制

针对存在随机短时延和外部干扰的网络化飞行器执行机构故障问题,提出了一种自适应容错控制方法。首先利用扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)对系统不确定性进行估计,并构建了自抗扰控制器对不确定性进行补偿。在此基础上,设计了一种基于跟踪误差的自适应容错控制方法。当执行机构发生未知故障后执行机构指令能自适应逼近设计值,使得重构的控制系统精确跟踪参考模型。最后利用Lyapunov函数方法证明了闭环控制系统的有界稳定。数值仿真校验了所提方法的有效性。     

地球观测网络成像任务可调度性预测方法

为了能够快速、合理地分配成像任务,充分发挥对地观测网络的观测效能,对成像任务可调度性预测问题进行了研究,提出一种由协同任务分配组件、任务调度组件、特征提取组件以及任务可调度性预测组件所构成的组件化求解架构。在成像卫星经典调度模型的基础上,提取成像任务特征,并采用变隐含层节点的反向传播（BP）神经网络集成技术求解成像任务可调度性问题。仿真结果表明,集成BP神经网络的平均预测准确度可以达到85%以上。     

应用网络时间协议的卫星综合测试时间同步系统

针对广域网环境下卫星综合测试系统存在的测试设备之间时间不同步问题,提出应用网络时间协议(NTP)构建卫星综合测试时间同步系统。该系统以NTP作为时间同步协议,以GPS或"北斗"导航设备终端作为高精度时间源,以用户数据包协议(UDP)组播形式实现同网段内各测试设备之间的时间同步,以uDP客户机/服务器形式实现跨网段测试设备之间的时间同步。文章提出的时间同步系统,可解决广域网卫星综合测试系统时间不同步问题,也能满足综合测试系统对时间精度的要求。     

成都成为目前亚洲唯一世界优秀旅游目的地网络成员

世界优秀旅游目的地城市中心（The World Centre of Excellence for Destinations,简称CED）已于近日正式授予成都”世界优秀旅游目的地网络成员”资格。这是成都继获得中国优秀旅游城市、中国最佳旅游城市称号之后．又一项旅游桂冠。据悉,这是CED在亚洲首个测评认定的世界优秀旅游目的地网络成员。