级联三能级原子系统的量子特征

运用油松分布的性质和二元泰勒级数展开方法，研究了初始处于下能级的级联三能级ＪＣ模型中的原子与两个初始相于辐射场的相互作用，得到了原子能级算符、光子数和偶极矩算符的平均值的近似解析解，与前人数值结果相比，更加明确地反映了系统的量子效应。     

编码解码技术在红外遥控器中的实现

本主要介绍了对红外遥控信号的接收和处理。通过PIC12C509A芯片实现其编码解码功能，再通过串／并转换芯片74LS194实现8位的LED显示，从硬件电路和软件编程两方面进行设计与实现。     

连续自由流电泳微重力下分离模式蛋白质的研究

以连续自由流电泳的区带电泳模式分离血红蛋白和细胞色素C，比较了不同缓冲液甘油浓度下的分离效果，确定了最终装载在神舟4号飞船上A3—2型电泳仪的电泳分离条件，通过地面和空间实验，初步探讨了微重力对连续自由流电泳分离的影响，并对电泳的分离产物做了多种检测．     

Pro/CABLING三维布线实践

PRO/CABLING三维布线是数字化样机设计过程中的重要组成部分。结合操作实践,介绍了PRO/CABLING三维布线的主要流程、基本概念和关键步骤的解决方法,从而为构筑高质量数字化样机提供一些借鉴和思路。     

吸气式高超声速机体/推进一体化飞行器数值和试验研究

发展吸气式高超声速技术是实现可持续高超声速飞行(尤其是在大气层以内)的重要途径.吸气式高超声速飞行器为了获得良好的气动-推进性能,必须采用机体/推进一体化设计.笔者发展了针对一体化飞行器的气动力和推进力的划分体系和计算方法,发展了内外流数值计算软件.研究了机体/推进一体化设计的平头形高超声速飞行器在进气道关闭条件下的气动性能,并进行了试验验证;数值研究了进气道打开和发动机工作条件下一体化飞行器的气动-推进性能;研究了机体和推进系统的不同部件对飞行器气动-推进性能的贡献.     

一种航天测控冗余跟踪弧段处理方法

随着在轨航天器的日益增多,测控资源的需求量也日益增大,因此,其使用效率也倍受关注。当航天器重要测控弧段安排多个测控设备进行全力跟踪时,很容易出现测控弧段搭接或完全被覆盖的情况。为有效利用现有测控资源,针对弧段搭接的情况,提出了一种基于冗余度评价函数的跟踪弧段处理方法,该方法在不降低跟踪总时长情况下,通过合理有效地配置测控资源,剔除了冗余跟踪弧段,提高了现有测控资源的使用效率。     

基于环境减灾二号A/B卫星HSI数据的太湖叶绿素遥感监测研究

叶绿素a(Chl-a)是湖泊富营养化和初级生产力评价的关键指标。在传统地面观测受限于时空尺度的问题下,高光谱遥感为光学特性复杂的内陆湖泊监测提供了新的思路。文章针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪(HJ-2A/B HSI)数据的湖泊叶绿素定量监测能力问题,选择太湖为研究区域,结合地面同步观测数据和准同步的哨兵-2(Sentinel-2)卫星多光谱(MSI)数据,系统评估了HJ-2A/B HSI数据的遥感反射率数据质量,构建了太湖叶绿素HJ-2A/B HSI遥感反演模型。模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为37.5%,均方根误差(RMSE)为0.0078 mg/L,HJ-2A/B HSI与Sentinel-2 MSI影像提取的叶绿素浓度整体空间趋势基本一致。结果表明：HJ-2 HSI可为内陆湖泊叶绿素及其它水质参数的遥感定量监测提供有效的数据支撑,并仍可在辐射数据质量、大气校正等方面进行进一步的优化,以满足水环境遥感业务化监测的应用需求。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。     

导弹自动驾驶仪的多故障诊断方法

通过对故障诊断中出现的多故障并发的情况进行分析,提出了一个有效的解决多故障诊断的方法,并通过Lab Windows／CVI虚拟技术进行了可行性验证。