基于BM3803的1553B总线通信软件设计

在某卫星地面检测设备中使用BM3803处理器来模拟卫星中的总线控制端对远程终端进行检测,构建了比传统的Windows+1553B_PCI板卡方案实时性更强的卫星数据仿真平台。首先向BM3803移植了实时操作系统μC/OS II,设计了适用于BM3803的板级支持包,保证了软件的可在轨更新和任务的实时性,确定了用户任务与硬件高度分离的软件结构。在设计μC/OS II的用户任务时,充分利用BM3803和B61580的校验功能,提高了软件的可靠性。最后令本设计和Windows+1553B_PCI板卡方案完成相同的用户任务,对比可得本设计有更好的实时性,可满足卫星高层通信协议对实时性的要求。     

雷达技术在小天体任务中的应用研究

在小天体任务中,雷达技术可用于浅表层探测和全球内部结构探测。总结了国内外雷达技术在天体探测任务中的应用现状,分析了单站和双站雷达系统的不同应用场景,对比了单站雷达中的轨道器雷达、表面巡视器雷达的不同特点。在此基础上,研究了小天体的可能结构、可能物质,介绍了单站、双站雷达的基本工作原理,提出了针对不同结构小天体可采用的雷达探测体制。针对尺寸较大的分层结构小天体,可采用单站雷达探测天体的浅表层,获取表层和浅表层的介电常数以及表层的深度;对于尺寸较小的碎石堆结构小天体,可采用双站雷达观测天体透射波,获取天体的介电常数和全球内部结构。最后通过仿真实验,验证了双站雷达对于探测碎石堆状小行星全球内部结构的有效性。     

卫星姿态控制系统执行器微小故障检测方法

针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。      

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络（DNN）的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。      

小波分析在GPS卫星故障检测中的应用

目前基于扩展卡尔曼滤波的残差卡方检测法已在接收机自主进行GPS卫星故障检测方面得到广泛应用,但该方法存在依赖系统数学模型、检验延迟等问题。文章提出一种基于小波分析的GPS卫星故障检测法,利用小波分析在时频域表现出良好的细节处理特性,将GPS接收机的可测数据即伪距观测数据和位置定位数据作为处理对象,进行多尺度下的分析,通过识别异常点来判断故障的发生。仿真结果表明,该方法具有高效灵敏、简洁直观、易于工程实现等特性,有助于保证导航系统的可靠性和稳定性。     

激光多普勒测速系统自适应阈值检测算法

信号检测是激光多普勒测速(LDV)系统实现高精度的关键技术,针对LDV中微弱多普勒信号的检测,本文从噪声在频域中的统计特性出发,对多普勒信号进行带阻滤波,结合雷达的恒虚警(CFAR)检测技术,设计了基于频域的单元平方和自适应阈值检测算法以解决在低信噪比(SNR)的环境中LDV的信号检测问题,提高LDV的信号探测能力,同时降低其虚警概率。仿真与实验的结果表明:该算法与固定阈值相比可以在SNR为-12 d B时实现信号的完全检测,保持低虚警概率,运算简单,工程适用性强。     

变频器缺相故障检测及相序自适应方法

讨论了四象限变频器的缺相故障快速检测及相序自适应的方法。通过基于双广义二阶积分的软件锁相环,分别对三相电压正序和负序进行锁相,获得三相电压在两种相序下的幅值。对三相电压各种情况所对应的正序、负序分量进行分析,结合锁相环计算出的正序或负序分量的幅值,分辨出三相电压是否过低或缺相及相序情况。经过MATLAB/Simulink仿真验证,15 ms内即可对缺相故障及相序做出准确分辨,证明所述方法切实可行。     

基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测方法

通过分析燃气轮机4种典型异常形式的产生机理以及特征表现,得到了不同异常形式与传感器关联网络结构特征之间的映射关系。在此基础上,得到传感器关联网络的异常特征模式,提出了基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测策略。通过实例分析,证明了融合多源信息基础上建立的传感器关联网络模型,可以过滤掉节点间关联指标低于阈值037的相关性,有效的实现燃气轮机的稳态异常检测,并可以检测出转速上升过程中,节点间相关性的正常线性变化趋势,存在大于12%的异常凹陷非线性趋势,从而有效的实现燃气轮机的动态异常检测。