星敏感器光谱探测能力用地面模拟测试系统设计

为实现对星敏感器光谱探测能力的测试和标定, 研制了一套可模拟恒星光谱的地面标定系统, 要求其光谱模拟精度优于10%. 采用光谱分布可控、光强可调的模拟照明系统作为地面标定系统的核心器件来模拟恒星光谱变化, 设计高成像质量准直光学系统使模拟星图成平行光出射, 在光学系统出瞳处产生星图, 完成具有恒星光谱信息的高精度星图模拟. 进而利用Lighttools建立标定系统的光谱仿真模型, 仿真结果表明恒星光谱模拟精度优于10%.      

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

城市道路交通流检测数据精度评价

目前各种检测方法采集到的路段速度数据普遍存在一定的误差,其准确性直接影响各种交通分析模型结果的精度.针对浮动车检测器、微波检测器以及线圈检测器的路段速度数据进行研究,利用GPS(Global Positioning System)设备实时记录试验车位置,分别在快速路和主干路进行了12次实验,对不同采集方式获取的速度信息进行了精度验证和评价.实验结果分析表明,浮动车数据获取的城市快速路和主干路的路段行程速度平均误差分别为13.6%和27.8%,且采集值与实际速度具有相同的分布.快速路微波检测器和主干路线圈检测器的速度数据与真实行程速度数据的误差分别为30%和56%.表明了微波检测器的断面速度值,用来表征所处路段的行程速度时虽然具有一定的误差,但是基本能表征路段的行驶状况.该研究结论为不同精度需求的交通模型选择合适的数据源提供支持,并为利用多源数据的冗余信息提高数据精度和完备性提供了理论依据.      

灰色聚类法在航空装备维修保障能力评估中的应用

通过对航空装备维修保障系统的分析,用灰色聚类法给出了航空装备维修保障能力评估指标体系综合评估模型,并进行了实例分析.     

立楔诱导高超声速分离流动的被动控制研究

双模态超燃冲压发动机由于压力扰动可能发生不起动现象,造成推力严重下降,对飞行稳定性与飞行安全具有很强的破坏性.不起动初始阶段主要受到激波与边界层相互作用引起的流动分离影响,希望通过控制分离达到改善流动的目的.采用5阶特征型WENO(weighted essentially non-oscillator)格式与3阶TVD(total variation diminishing)型Runge-Kutta(R-K)格式的高精度数值方法,求解三维Navier-Stokes(N-S)方程,研究与分析了凸起物和被动吹吸两种被动控制方法对激波与边界层相互作用导致的高超声速流动分离现象的控制效果.结果表明:凸起物通过诱导流向涡形成,改变空间压力分布,减弱二次分离,影响分离结构;吹吸方式的被动控制技术通过平衡分离区与再附区之间的高低压差,降低逆压梯度,使压力分布与分离区域发生改变.      

采用信标的大型可展开天线指向控制方法

为提高大型可展开天线的指向控制精度,并适应喷气卸载等在轨工况,基于Craig-Bampton法建立了表征柔性天线指向的动力学模型,在此基础上提出了一种采用信标的大天线指向控制方法.该方法先基于卡尔曼滤波,对大天线的振动状态进行检测,若天线未出现明显振动,则通过信标敏感器修正天线指向偏差,同时引入星本体姿态敏感器以保证稳定性;若天线振动超过阈值,则仅引入星本体敏感器以衰减振动,直至天线未出现明显振动.最后利用瑟拉亚(Thuraya)卫星的在轨实测热变形数据进行了仿真验证.结果表明,在未受到喷气扰动时,大天线指向精度优于±0.02°,在受到喷气扰动后,系统可正确检测并切换跟踪输入.这说明,该指向控制方法在保证稳定性的同时,可以有效修正大天线指向偏差,并能适应在轨位保、卸载喷气工况.     

具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

流固耦合数据交换的插值精度影响因素研究

提出了一种投影-形函数插值的新方法,用发展了三维线性插值方法。又包括使用优化插值和常体积转化等6种插值方法,从表征多种不同网格质量和待插值函数值情况的角度,进行了插值精度验证的应用研究,探索了网格质量和待插值函数值对插值精度的影响程度。研究结果表明,投影-形函数插值方法的效果很好;流/固的网格质量及其匹配状况在很多情况下对插值精度的影响要远大于插值方法本身。     

提高雷达测距精度的实用方法探讨

通过开展针对不同类型目标的雷达测距试验,得出雷达测距误差的一组数据。对其进行分析比较,总结出对于不同类型目标的雷达测距偏差产生的规律,给出了偏差的大致数量范围。     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。