卫星跟踪卫星应用于月球重力场探测的模拟研究

月球卫星跟踪卫星技术作为月球和行星重力场探测的一种解决方案已经初步研究和讨论。文章引入已有的解析方法在理论上分析卫星间精密测距与月球重力场信号的频率响应关系,并通过模拟计算,以分析月球卫星跟踪卫星方法应用于月球重力场探测的可行性和恢复重力场的能力。由于月球卫星跟踪卫星方法是目前解决远月面重力探测最有潜力的方法之一,且已为一些月球探测计划采用,而我国的月球探测计划也同样面,临远月面探测的难题,文章的研究成果可为我国月球和行星重力场的探测提供参考。     

稳健的欠定混合矩阵盲辨识

主要研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法,首先采用短时傅里叶变换得到混合信号的时频表示并检测出时频单源点,然后检测出时频单源点中影响混合矩阵估计性能的时频点并将其去除,最后采用聚类的方法实现混合矩阵的估计。语音信号的仿真实验表明,与已有算法相比较,本文提出的混合矩阵估计算法有更高估计精度和更强的鲁棒性。     

空间太阳望远镜FPGA星载图像压缩模块的设计与实现

应用（5, 3）整数小波变换和稀疏矩阵的游程编码方法,为空间太阳望远镜卫星（SST）中的图像压缩单元（DCU）构建了一种高效高速的FPGA运算模块,使DCU压缩2048×1024大小太阳图像的时间由原先中德联合设计的32秒减为0.23秒,压缩速度提高了两个数量级,各项技术指标均满足SST科学任务需求,为今后扩展功能及航天高精度遥感技术发展提供了宝贵的经验和技术储备。     

一种稀疏测向数据下的天基初轨确定模型及其算法

稀疏测向数据下的天基初轨确定具有重要的应用价值.针对地基Laplace和Gauss方法在天基稀疏测向初定轨中存在的不收敛和平凡解问题,提出了一种新的模型--双ρ迭代模型,研究了优化算法中的变尺度方法和遗传算法作为解算算法,最后进行了仿真.结果表明,双ρ迭代模型可以较好地解决地基方法在天基测向初定轨应用中的上述问题,利用变尺度法的双ρ迭代模型具有90%以上的解算成功率,且具有良好的解算速度和收敛性,而采用改进的遗传算法可以解算其余算例,二者结合使用可以达到较好的初定轨效果.     

星载非均匀稀布阵高精度测向性能分析

基于微小卫星的侦察与无源定位技术是目前各国广泛研究的问题之一。为了克服有效载荷的限制，寻求适于星载的接收阵列形式，文中针对两种非均匀间距L型稀布阵，采用二维MUSIC算法分析了阵列对地面辐射源的测向性能，并与等间距及同孔径的均匀L阵进行了比较，利用Matlab编程，给出了仿真结果。理论分析和仿真结果表明，本文考虑的非均匀间距阵稀布L阵能够实现对地面辐射源的高精度测向，测向性能明显优于同孔径（等间距）阵。     

美导弹防御局开发新仿真工具

美国导弹防御局计划在2011年7月授出一份价值5．95亿美元的“目标仿真构架”（OSF）合同。OSF是在美国反导系统要素部署之前,对其进行评估的一套软件。该局目前运行有两个建模和仿真构架：“数字仿真体系”数字表示和“单独仿真构架”（通过插人模拟信号触发反导要素的软件）。该局计划将两个构架合并成一个OSF。     

基于开放式知识表示的智能化产品设计

基于知识的智能化产品设计是CAD技术的发展方向之一,但现有知识表示方式缺乏对产品设计人员的开放性,不利于设计人员理解和维护设计系统中的知识。针对这一不足,研究机械产品设计领域常见的公式、表格、二维映射图、过程、规则等类型知识的开放式表示方法,给出了其BNF(Backus Naur Form)范式描述,并研究了各类知识的推理方法。所研究的开放式知识表示及相应推理方法具有以下优点:1)知识不再固化于设计系统;2)知识便于设计人员自行录入和维护。最后以基于知识的航空发动机涡轮叶片气膜孔设计为例,验证了该方法应用于工程实践的可行性。     

军用机场净空航线评定的数学表示（一）－净空评定模型建立和评定范围的数学

本文根据各种军用飞机的飞行航线，建立了三种净空评定模型，并确定各模型净空评定范围的数学表达式。     

NiTi合金丝主要特征参量的测试和表征

对NiTi合金丝的相变与施加应力、温度的关系, NiTi合金丝的应力-应变与温度的相互关系, NiTi合金丝的回复力-温度-应变之间的关系和NiTi合金丝的弹性模量随温度的变化关系等进行了测试, 并且导出了相应的表征公式。这些特征参量和表征公式是进行NiTi合金丝智能复合构件研究的前提和基础。      

基于迁移学习的SAR目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法。在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建。结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强。所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5~1.5个像素。正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响。