基于SRAM型FPGA单粒子效应综合防护技术

为解决基于SRAM(Static Random Access Memory,静态随机存储器)型FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的扩频应答机在空间环境中时常发生功能故障的难题,提出了一种低轨卫星基于SRAM型FPGA的应答机的单粒子综合防护方案。该方案在代码级、器件级、单机级、整星级综合采用器件优选、结构屏蔽设计、巡检自愈、自主复位等多种方法,有效杜绝了单粒子事件带来的种种危害,已成功应用于某在轨卫星。在轨测试结果表明:遥测、遥控、跟踪测量等功能、性能指标满足任务要求,且未发生需要地面干预的问题或现象。该技术还可推广应用于其他采用低等级器件及其他类型FPGA、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)等大规模集成电路的星载单机防护。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于早期数据的航天测控软件缺陷预测

为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。     

含激波的湍流流动高精度大涡数值模拟方法

针对采用亚格子模型进行含激波的湍流流动模拟时会面临激波附近的精度损失问题,考虑从通过亚格子模型以及数值模拟方法两方面的改进来实现湍流流动大涡模拟的精度提高.大涡模拟采用了Yee及Sj(o)green (2009)提出的高阶低耗散方法.该方法采用自适应的流场探测器以控制计算中所需区域的数值耗散,并考虑对动力学模型采用在激波位置使用Sagaut和Germano(2005)提出的单边亚格子过滤器和(或)直接禁用亚格子项等方法加以改进.对于标准的马赫数1.5和3条件下的激波-湍流干扰问题,上述新方法相较于全区域采用亚格子模型的方法均表现出了相似的精度提升.同时实现的数值精度改进方案采用了Harten的亚单元分辨过程来定位和锐化激波,并在精确激波位置附近的网格点处采用了单边测试滤波.     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法

在动态系统基于模型诊断中,状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系.K-Best枚举方法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态,有效减小了枚举空间,但当系统复杂庞大或诊断周期长时,状态更新仍是一项巨大工程.提出一种结合粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法PF_LUG,利用粒子在状态空间的分布近似其概率,并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举.算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题,使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算.仿真结果表明该算法的运行时间相对诊断周期线性增长,比K-Best枚举有明显优势.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.