基于模糊方向规则的火箭发动机传感器故障检测与分离

提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法，并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成，模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成，在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。     

一种采用自动筛选技术的鲁棒恒虚警检测器

本文基于有序统计（ＯＳ）和筛选平均（ＣＭ）提出了一种新的恒虚警检测器，它采用ＯＳ和ＣＭ方法来产生局部估计，再采用二者的平均值作为对杂波功率水平的估计，并应用了文献［５］提出的自动筛选技术，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下，本文推导出了它的Ｐｆａ、Ｐｄ和度量ＡＤＴ的解析表达式，并与其它方案进行了比较。分析结果表明，它对均匀背景和多目标环境均具有适应性，尤其是在多目标引起的非均匀背景场合中，它呈现较好的锝棒性，它的性能与ＯＳ相比有较大的改善，并且它的样本排序时间不及ＯＳ、ＣＭ的一半。     

捷联惯导系统中确保全姿态测量的软故障检测和隔离

本文探讨了最多有两个捷联陀螺发生软故障时的故障检测和隔离方法，给出了由奇偶向量确定的软故障χ＾２检验法，详细推导了两个陀螺都发生软故障时的极大似然故障隔离判决函数的计算公式，归纳出了对故障陀螺的隔离搜索算法。仿真结果表明，即使故障量与漂移一样微小，该法仍能准确检测并隔离出故障陀螺。     

空间飞行器总装设计

论述了空间飞行器总装设计的作用、实施程序和应遵循的原则。强调了应充分重视采用CAD技术进行模装以代替实物模装。通过模装、安装设计在满足各分系统要求的前提下,还要对各分系统提出设计要求,以求互相协调,共同满足。为了进行总装测试,必须设计和制造足够的地面支撑设备。为保证总装质量,满足整星的性能指标要求,必须充分注意控制总装技术状态和做好各种检测。     

基于STL的卫星可展开天线对太阳翼遮挡检测方法研究

卫星上天线尺寸越来越大,在轨展开后会对太阳翼产生遮挡。文章给出一种检测太阳翼电池片所受遮挡的方法。此方法首先分别提取天线和太阳翼电池片三维模型的STL（Stereo Lithographic）格式数据信息,STL数据包括三角形网格的法向矢量和三角形3个顶点的位置信息。然后根据需要对电池片的STL数据进行插值处理,并按照太阳翼转动角度和太阳光与太阳翼法向夹角的变化对天线的STL数据进行后续处理。之后,判断电池片的三角形网格与天线三角形网格的几何位置关系,建立太阳翼遮挡模型。该模型不须提供天线的参数信息,只需要三维模型即可完成遮挡分析。     

突发通信信号的降维检测方法及带宽参数分析

在突发通信信号检测中,在频率、带宽进行二维搜索的检测方法计算量大,提出了可减少计算量的降维检测方法,该方法在单一检测带宽下进行频率搜索检测突发通信信号。对其带宽参数选择进行了分析。理论计算和仿真表明,降维检测器用于单一速率信号检测时,当检测带宽与信号带宽一致时具有与二维检测器相同的检测性能,当检测带宽与信号带宽相差一倍时,信噪比损失2dB左右;用于混合速率突发信号检测时,最佳带宽与速率的概率分布、信噪比等多种因素有关;对发送功率不变的各速率均匀分布的混合速率突发信号,检测带宽匹配于最大信号带宽可在较高信噪比时获得最高的平均检测概率。这些分析为降维检测器的带宽参数选择提供了依据。     

双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

天基海洋目标监视的系统分析及相关研究综述

天基海洋目标监视是现代卫星应用技术的重要发展方向。分析了海洋目标、海洋 监视环境的特点,介绍了天基海洋目标监视资源的分类和发展情况,分析了各种不同类型监 视平台及有效载荷的特点和适用性。综合评述了天基海洋监视中海洋目标检测、分类、识别 等目标信息处理技术,对监视任务的规划调度方法及其他相关研究,分析了这些技术手段 的 特点、适用性及发展现状。最后分析了当前天基海洋目标监视相关研究和应用的发展趋势。
     

改进粒子滤波的弱目标跟踪与检测

基于粒子滤波的检测前跟踪技术（TBD\|PF）是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。针对传统的TBD\|PF算法经重采样后容易导致粒子耗尽,从而跟丢目标的缺点。本文提出采用对权重较低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换,且对重采样后的粒子实施马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）移动步骤的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时保证了粒子的有效性。仿真实验分析了粒子数大小,预设门限的选取对检测性能的影响。实验结果表明,所提算法的检测与跟踪性能要优于传统的粒子滤波算法。
     

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。