面向火星临近空间的分布式中继纠删编码机制研究

火星探测极远的通信距离以及行星遮挡,使得探测车与地面站的通信需要构建火星临近空间网络传输信息。为保证数据传输的可靠性并提高传输效率,重点研究基于分布式前向纠删编码的多个火星探测车通过中继轨道器向地面站传输的场景。考虑探测节点的周期性加入和退出的特性,设计了源节点使用弱鲁棒孤波LT码,中继随机转发/异或的中继随机决策编码方案,并推导了转发概率的理论最优值。仿真验证了新方案与已有的分布式喷泉方案相比,降低了约50%的信源编码开销,并通过复杂度与译码冗余的折衷,达到了99.9%的译码成功率。     

基于三维Saab变换的高光谱图像压缩方法

高光谱图像中存储了丰富的光谱信息,具有极大的应用价值,但现有大部分高光谱图像压缩方法难以同时兼顾图像中的空间冗余与谱间冗余,导致压缩性能受到局限。针对该问题,提出了一种基于三维修正偏置的子空间(Saab)变换的高光谱图像压缩方法。采用三维Saab变换对高光谱图像的分块进行空间光谱信息融合的降维操作,同时去除谱间冗余和局部空间冗余;利用高效率视频编码(HEVC)中的帧内编码模块进一步去除空间冗余和统计冗余;实现低失真、高比率的高光谱图像压缩。在多个高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法在同码率下重建图像的信噪比(SNR)比采用主成分分析(PCA)降维的方法至少提高0.62 dB,在高码率的情况下性能优于张量分解的压缩方法。同时,验证了不同降维方法对分类任务的性能影响,结果表明,所提方法更好地保留了图像中的重要特征,在低码率的情况下仍可以保持较高的分类精度。     

基于时程卷积自编码的机翼绕流特征识别方法

机翼周围的流动状态直接影响其受力特性,流动特征的识别与分析对保证机翼的气动力研究尤为关键。基于空间流场参数的流动特征识别结果受主观阈值影响大;基于流场快照数据的流动特征分析难以完整表征流场的时变特征,且大范围的流场快照获取难度大,因而其实用性受限。本文基于流场时程数据的低维表征模型提出了无监督自动编码的流场时程特征识别方法。采用深度学习技术充分挖掘时程信号中的隐含的流动特征,建立流场时程数据的低维表征模型;进一步对低维的表征编码进行分析,将包含不同时序特征的测点样本进行特征聚类,实现了基于空间点时程数据的流场特征提取与识别。通过对NACA0012翼型的流场进行特征提取与分析验证了所得流动特征低维表征的准确性,实现了基于流场时程数据的流动分离区自动识别。本文可为相关流场特征提取、特征分析和特征表征等问题的研究提供新的方法与参考。     

基于机器学习的FDR MoC6试验数据分析方法

MoC6适航符合性验证试飞是民用飞机取证过程重要的必需条件。飞行数据记录仪(FDR)的MoC6试验有一项内容是：飞机试飞结束后,下载飞行数据记录器(FDR)记录的数据,并与飞行试验测试设备(FTI)采集的数据进行比对,以判断FDR记录数据是否准确。将其他型号飞机的FDR科目MoC6试验的分析结果用机器学习方法训练得出闵可夫斯基距离参数p值(1.8)、阈值(2.05),然后计算本型号飞机的FDR数据和FTI数据的闵可夫斯基距离、判断该距离是否超过阈值,以判断FDR记录的参数值变化与FTI的记录是否一致,即判断FDR记录数据是否准确。实现将FDR与FTI记录不一致的参数都找出来,即实现了召回率100%。     

FIR数字滤波器的优化设计

针对常系数FIR数字滤波器,采用CSD编码和简化加法器图技术来减少FIR实现过程中乘累运算的加减次数,从而降低了其对硬件资源的消耗;在结构上采用分布式算法和流水线技术进行优化,显著的提高了FIR数字滤波器的工作速度。通过实例对每一种改进方法进行了对比验证,说明达到了节省芯片资源或提高实现频率的目的。     

萤火一号探测器有效载荷数据管理器设计

针对萤火一号探测器各有效载荷的需求设计出安全、可靠的载荷数据管理器(PDHU), 实现对其 进行数据采集、处理、存储以及供配电等; PDHU提供操作系统, 便于应用软件的 开发; 针对火星探测的实际情况, 对地通信采用无交错的RS码加卷积码的级连编码方式进行信道编码.      

日冕能量中性原子编码调制成像方法应用

针对空间天气活动机理、机制及规律等方面研究需要,Kuafu卫星计划提出对日冕中性原子进行成像观测.通过分析日冕中性原子观测的科学意义和观测方法,采用编码调制方法进行日冕中性原子成像,并依据科学指标完成了整个仪器初步方案设计和仿真计算.仪器测量的中性原子能量范围为0.5~6MeV,视场范围为360°×10°.利用高压静电偏转电极板去除测量范围内的带电粒子,仪器由m序列编码调制栅网与硅半导体构成的成像结构及电子学箱共同组成.编码成像方案和仿真计算奠定了日冕中性原子成像观测的技术基础,可为空间天气中长期规律及预报等研究提供技术手段.      

触觉信息表征技术与分类感知试验

面向空间智能精细化操作的需求,采用提取触觉传感信息的方式对目标进行识别。在动态序列匹配(dynamic time warping,DTW)距离的基础上,应用DTW核实现对触觉序列信息的高效表征,提出了触觉序列的联合稀疏编码算法,用于一个单独时间序列的不同手指间触觉信息的简单融合。对训练样本进行学习构建数据库,用不同的触觉反馈信息进行典型目标的分类试验,总体识别率为90.07%。触觉联合稀疏编码算法不仅简单而且能挖掘不同手指采集的触觉信息指尖的内在联系,为操控目标的智能化识别提供一种有效的途径,未来可用于在轨服务。     

遗传算法在软件测试数据生成中的应用

测试数据生成是软件测试中的关键环节,它的实现对于软件测试过程的自动化具有重要意义.本文阐述了用遗传算法作为核心搜索算法来生成软件结构测试数据的方法和技术,其中讨论了编码策略、评价函数构造及插装等问题的解决方案,并重点说明了如何对遗传算子进行改进,使算法在解决本问题时更加有效.实验数据证明该方法是高效的.     

成组技术在装备维修中的应用初探

在分析装备维修现状及成组技术原理的基础上,创新性地提出将成组技术应用于装备维修领域,并论证了其可行性。初步探索了成组技术在装备维修工艺、维修管理和维修信息化中的应用。