未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

某型Hall磁敏元件的可靠性分析

某型磁敏元件寿命试验样本量很大,很难应用可靠性试验用表与Weibull分布基于最佳线性不变估计（BLIE）,最佳线性无偏估计（BLUE）枢轴量的数表,本文基于Bayes方法、Blom近似等,对产品进行了拟合优度检验、分布鉴别与可靠性评定。     

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

高速加工环境下的刀具动平衡技术的研究与应用

随着型号任务难度的日益增大,航天制造业正经历着全面推行高速加工的变革。在高速机床大量引进的背景下,重视高速加工相关技术的应用也非常重要。主轴-刀具系统的不平衡是由多种原因引起的,高速切削时,主轴转速很高,不平衡量会引起非常大的惯性离心力。在国内,刀具动平衡技术的推广和应用水平还相对较低,在传统思想上还没有把动平衡作为实施高速加工的必备条件来看待。试验表明,未经动平衡的刀具,其不平衡量较大,尤其在转速较高时,所使用的刀具必须要经过动平衡测试或使用能自动平衡补偿的刀具。     

虑及多转速的核心机转子高速动平衡试验

为满足航空发动机整机动平衡对转子不平衡振动精稳抑制的需求，采用虑及多转速状态的转子高速动平衡优化配平方 法，开展了核心机转子动平衡试验。以核心机转子系统为对象，研究在高压压气机转子第4、9级盘上配重抑制高压涡轮振动的可 行性。综合考虑核心机转子在多转速下的振动状态，以残余振动平方和及残余振动最大值为目标函数，采用优化算法对配平方案 进行优化，制定了核心机转子高速动平衡方案。在核心机转子系统试验台上分别进行了单平面-单转速、单平面-多转速、双平面- 单转速以及双平面-多转速动平衡的试验。结果表明：采用虑及多转速状态的转子高速动平衡优化配平方法能使因不平衡引起的 核心机转子振动在工作转速区间内均有所减小。     

依概率P修如新的贮存可靠性模型及其参数估计

对于一类长期贮存，一次使用的产品，通常保持其高可靠性的办法是对其周期检修。基于指数分布给出一个依概率P维修如新、周期检测期间贮存失效率增大的贮存可靠性模型，用最小二乘法对模型参数进行了估计。最后，给出一个应用实例演示了模型的有效性。     

卫星时分多址信号高精度快速时频差联合估计方法

针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑.     

基于SURE准则的参数自适应InSAR相位非局部滤波

干涉相位滤波是干涉合成孔径雷达(InSAR)处理中的关键步骤,然而传统滤波方法难以兼顾噪声抑制和细节保持的效果,故提出了一种改进的非局部滤波器。滤波参数由Stein无偏风险估计(SURE)准则自适应地选择,在有效降低InSAR相位噪声的同时,保留干涉条纹细节和城市建筑的边缘。通过在仿真数据和TanDEM-X实测数据上分别进行实验,并与传统滤波方法对比分析,验证所提出方法的有效性。     

单天基平台测向的空间非合作目标跟踪

针对仅含角度测量信息的单个天基平台可观测性较弱的问题,提出了一种含脉冲机动检测的空间非合作目标跟踪算法,并设计了非合作目标实时跟踪数据处理流程.该算法利用抗差估计技术和UKF（Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波）算法构造目标跟踪滤波器,并综合残差多项式拟合和新息分布特征等方法实现目标机动检测,在天基平台观测信息类型有限和观测几何较差的情况下,可以同时排除孤立野值和成片测量野值的影响,实现非合作机动目标的连续稳定跟踪.数值实验验证了算法的可行性和有效性,也表明了跟踪精度和可靠性与测量精度密切相关.     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。