利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。     

直接扩频通信系统中最小误码率准则下的特征相消器

首先研究最小误码率准则下的特征相消器,再由最小化误码率（MBER）准则和约束条件的最小均值输出能量（MMOE）准则之间存在的关系,将MBER准则下特征相消器的设计转化为约束条件的MMOE下的干扰抑制器的设计,并利用子空间跟踪算法实现MMOE准则下的干扰抑制器。仿真表明,采用子空间跟踪算法比同准则下的RLS算法有更低的计算量和更好的抗干扰效果。     

民用飞机ADHF构型升阻特性研究

采用计算流体力学方法,针对伴随扰流板下偏铰链襟翼典型二维多段翼进行数值模拟,研究了扰流板下偏对小襟翼起飞构型多段翼气动升阻特性的影响。结果表明：在所研究范围内,1)固定扰流板偏度及缝道,增大襟翼偏度,可明显提升多段翼升力,并增加1.13V_SR-1.25V_SR升力范围内的阻力;2)固定襟翼位置,增加扰流板偏度,可产生机翼弯度增大与缝隙量减小两个效果;3)机翼弯度增大,可提升多段翼小迎角下的升力,但最大升力影响有限,弯度增加效应可明显降低1.13V_SR～1.25V_SR升力范围内的阻力;4)在0.3%c～1.3%c范围内,减小缝隙量,各迎角下升力均随之下降,但减小缝隙量也可明显降低1.13V_SR～1.25V_SR升力范围内的阻力;5)固定襟翼,随着扰流板下偏,升力在小迎角下有所提升,进失速段呈现下降现象,而阻力在1.13V_SR～1.25V_SR升力范围内可明显降低。     

极端低温下电液伺服阀温漂特性分析

针对电液伺服阀在极端低温下温漂大的问题，以＋40℃时电液伺服阀初始零偏为基准，采用线性回归方法分析了某型射流管伺服阀不同温度的零偏试验数据，得到了极端低温下的伺服阀温漂与＋40℃时初始零偏的数学关系。分析与试验结果表明：极端低温时射流管伺服阀的温漂与＋40℃时的初始零偏存在非常显著的线性关系。温漂与电液伺服阀制造与装配工艺过程密切相关，与结构及其装配不对称有关。电液伺服阀结构上的微观不对称现象，在极端低温下显现出来，尤其是呈现出较大的温漂。降低温漂的主要措施是提高电液伺服阀结构与装配的对称性，降低初始零偏。     

基于双镜反射法的亚角秒级小角度测量

针对工程应用中对静态或低频动态微小角度的高精度测量需求，基于双平面镜多次反射增大光线反射角的方法构建了一种二维偏转角度测量装置。分析了双镜反射法的计算原理，提出了一种评价测角不确定度的方法，进行了光路仿真和实测数据的比对，结果表明：利用该方法的测角装置可实现优于0.1″的测角精度，且测量结果稳定可靠，适用于静态或低频动态微小角度的精确测量。     

行星悬浮轨道保持控制研究

针对太阳帆航天器行星悬浮轨道保持控制问题进行了研究.首先，建立了柱坐标系下太阳帆动力学模型；然后，对模型进行线性化处理，推导出太阳帆状态方程；接着，设计线性二次型调节器(LQR)及基于遗传算法(GA)改进的控制器，对出现扰动的轨道进行控制；最后，通过仿真结果对比，表明上述控制器均可实现轨道保持控制，且基于GA改进的LQR性能明显优于传统LQR.     

基于不规则障碍物环境下无人机的改进几何路径规划算法

随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。