基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

首都航天机械公司集成制造系统顶层设计(制造单元系列之一)

针对首都航天机械公司(以下简称首航公司)研制生产中的“瓶颈”问题与国外先进制造企业进行了充分的对比,确定了“制造模式变革与数字化技术支撑”为首航公司集成制造系统顶层设计的核心内容,以制造单元、批生产线和数字化支撑为主线,介绍了首航公司集成制造系统顶层设计的基本情况。     

破坏性物理分析(DPA)在高可靠半导体器件质量验证中的作用

文章介绍了破坏性物理分析(DPA)内容,以及它在高可靠性半导体器件质量验证中的作用。通过大量的数据表明,DPA 能有效地评价半导体器件的批质量.     

大力推进产品化工作 打好火箭百发批产基础

以运载火箭百发批产为契机,在分析产品化工作的目的与意义及产品特点的基础上,开展了产品化工作"十二五"综合策划,提出了产品化工作推进方式、思路和步骤,总结了产品化工作取得的成效,阐述了推进产品化工作面临的风险以及应采取的对策。     

面向小样本遥感解译的空间置弃FCN模型

针对当前缺少大型遥感数据集,复杂深度学习语义分割模型优化难等问题,文章通过改进经典全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)模型,提出了一种面向小样本遥感数据集,联合批归一化和空间置弃方法的智能解译语义分割模型,为解决小样本数据集过拟合问题提供新的思路.首次将空间置弃层引入FCN模型,...     

路在何方浅谈俄罗斯第五代战斗机发展

随着美国F-22投入批生产和JSF的成功试飞，俄罗斯军界和航空设计领域的首要们不仅对俄罗斯在第五代（西方通常称为第四代）战斗机研制方面比美国至少落后了半代的现状表示担忧，同时也许对美国已经出台的第四代战斗机（相当于俄罗斯的第五代）的技术特点和设计准则发表了自己的看法。[编者按]     

空客预测未来20年客机市场

经过全体员工的奋力拼搏，中国一航2004年的重点型号工程取得重大进展，较好地完成了“四机定型、三机鉴定、两机首飞、两弹靶试”以及其他重点型号和批生产交付任务，实现了2004年初确定的主要目标，取得一批重大成果，     

加强型号研制阶段管理 确保型号批量产品质量

概述了加强型号研制阶段管理,确保型号批量产品质量的关系,提出和分析了在型号研制阶段,必须严把产品定型设计文件签署关、加强工艺技术的研究和质量问题归零等项工作,同时做好型号批生产阶段的质量管理工作,就一定能够保证型号批量产品的质量。     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

月面巡视器太阳能帆板功率衰减特性研究

太阳能帆板的功率衰减特性分析,对地外天体表面探测器的功率平衡、电源系统健康管理以及长寿命在轨管理有重要意义。通过对月面巡视器在轨运行第2到11月昼的电流遥测进行研究,提出了一种基于有限遥测的太阳能帆板功率衰减特性分析方法。首先利用一种滞环的方法对大量的电流遥测进行数据处理;然后进行日月距离和太阳入射角的归一化,通过数据拟合计算,得出落月第一年太阳能帆板功率衰减约为2.5%,并利用巡视器历次月昼唤醒时刻的太阳入射角变化情况验证了该方法的有效性,对地外天体的太阳能帆板功率衰减特性计算提供一定参考。