基于形态距离的真空热试验数据相似性度量研究

针对真空热试验过程中的数据自动化监视需求,利用数据挖掘手段开展数据异常监测方法研究,提出了一种改进DTW-形态距离相似性度量算法,通过调整形态符号的计算方法,避免了数据规范化带来的形态符号计算失真问题。对实际样本数据相似性聚类准确率进行统计分析,获得了相关参数的最佳取值范围,达到了较高的聚类精度。     

一种大气层内拦截弹自适应滑模制导律研究

针对大气层低空动能拦截弹,结合导引头测量信息特点,设计了一种对付机动目标的自适应滑模制导律,并利用模糊控制理论,给出了消除抖动的方法。在此基础上,通过仿真计算研究了对螺旋机动弹道目标的拦截能力,结果表明该制导律能较好地抑制相对视线转率,同时可以基本消除由于目标机动所引起的制导律抖动现象,脱靶量满足直接碰撞的要求。     

基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究

针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性.     

平移不变模式双基地SAR距离聚焦深度分析

根据平移不变模式双基地合成孔径雷达的空间几何关系模型,分析了平移不变模式双基地合成孔径雷达点目标的距离徙动特性,并进一步推导出了平移不变结构双基地合成孔径雷达的距离聚焦深度计算公式。该式表明平移不变结构双基地SAR距离聚焦深度与双基地角、方位分辨力、收发分机波束指向和目标到飞机最近距离之比有关。最后通过仿真,验证了理论分析的正确性。     

二次曲线外切多角形中有向距离的定值定理

文章利用有向距离方法,对二次曲线外切多角形进行研究,得到二次曲线外切多角形中有向距离的几个定理,并指正了有关文献中的错误结论.     

基于双近邻模式和最近距离的三维地形匹配区选择

从模式识别的角度分析地形匹配的过程、阐述误匹配产生的原因,并将误匹配划分为     

一种高距离分辨低截获概率雷达信号性能分析

首先分析步进频率雷达信号实现高分辨率的优缺点,在此基础上设计了一种改进的步进频率信号-参差脉冲重复间隔步进频率信号,然后分析了该信号的处理过程.与步进频率信号在高速目标下成像失真相比,参差脉冲重复间隔步进频率信号的多普勒性能有了很明显的改善.最后分析了参差脉冲重复间隔步进频率信号的低截获概率特性.     

航天急救医学

目前由于航天业务范围的扩展——其中包括太空旅游和商业航天的加入,需要更多的航天医学专家。随着飞行时间的延长和离地球飞行距离的增加,不可避免地会出现医学和手术方面的事件。在出现这些事件时,如果航天员不能返回地面治疗,仅仅依赖地面医学支持将不能适应新的情况。急待解决的医学问题有分科专家、临床技能、医疗经验,这些都超出了现在航天医生的工作范围,而属于急救医学范围。急救医生具备广博的医学知识基础,熟练的基本外科手术技能和处理危机疾病和外伤的能力。在航天医学中有很多在极端条件和环境下出现的医学问题,很多急救医生已经参与其中。本文介绍了航天医学中的一些问题,并对近期期刊中关于航天飞行中疾病和手术方面发生的问题进行综述。     

基于时间误差补偿的HJ-1C卫星几何定位改进

利用距离多普勒算法对 HJ-1C（“环境一号”C）卫星图像进行定位,其初始定位精度为1100~1400m,不能很好地满足实际应用的需要。进一步分析后发现,HJ-1C卫星图像几何定位误差主要分布在方位向,通过对影响HJ-1C卫星几何定位精度的因素进行分析,得出合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）时间误差是影响几何定位的关键因素,因此文章提出通过时间误差补偿提高HJ-1C卫星几何定位精度。该方法首先计算SAR时间误差,然后对SAR载荷时间进行补偿,最后利用距离多普勒算法进行定位,并对HJ-1C卫星图像进行了验证。结果表明,HJ-1C卫星定位精度提高到300m左右,得到了有效的改进。     

视线跟踪系统中的分级瞳孔定位算法

 基于视线跟踪的人机交互技术具有便捷性和快速性,可实现视线与计算机交互的目的。基于头戴式头盔视线跟踪系统,提出了一种分级瞳孔定位方法。为消除各种干扰因素对瞳孔定位的影响,首先利用图像二值化方法获取瞳孔区域,并进行最小外接椭圆的计算,然后利用瞳孔区域与最小外接椭圆的交叠区域与瞳孔区域的面积比值,判断是否为完整瞳孔。如果是不完整的瞳孔,则利用粒子群优化(PSO)算法和椭圆周差分算子在图像中搜寻最优椭圆位置,将其作为最终的瞳孔轮廓。基于视线跟踪系统的实验结果表明,该方法兼顾了速度和精度,是实现复杂环境下瞳孔定位的一个有效策略。