复杂环境中Ad hoc网络的数据完整性加速试验

为了快速测量Ad hoc网络在任务想定下的数据完整性,根据相关定义给出了数据完整度解算过程,并基于相似理论建立相似现象,推导了有效信噪比、流量与节点移动速度等关键参数的相似模型,综合得到了Ad hoc网络数据完整性相似模型.为验证上述模型的效果,应用OPNET仿真平台设计了一个救灾Ad hoc实验,仿真结果表明正常应力作用下的原始网络和短时高应力作用下的相似网络数据完整度误差小,且相似模型的效用不随故障阈值、应力增加倍数以及网络拓扑结果的变化而变化.      

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

地球观测网络成像任务可调度性预测方法

为了能够快速、合理地分配成像任务,充分发挥对地观测网络的观测效能,对成像任务可调度性预测问题进行了研究,提出一种由协同任务分配组件、任务调度组件、特征提取组件以及任务可调度性预测组件所构成的组件化求解架构。在成像卫星经典调度模型的基础上,提取成像任务特征,并采用变隐含层节点的反向传播（BP）神经网络集成技术求解成像任务可调度性问题。仿真结果表明,集成BP神经网络的平均预测准确度可以达到85%以上。     

应用网络时间协议的卫星综合测试时间同步系统

针对广域网环境下卫星综合测试系统存在的测试设备之间时间不同步问题,提出应用网络时间协议(NTP)构建卫星综合测试时间同步系统。该系统以NTP作为时间同步协议,以GPS或"北斗"导航设备终端作为高精度时间源,以用户数据包协议(UDP)组播形式实现同网段内各测试设备之间的时间同步,以uDP客户机/服务器形式实现跨网段测试设备之间的时间同步。文章提出的时间同步系统,可解决广域网卫星综合测试系统时间不同步问题,也能满足综合测试系统对时间精度的要求。     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

一种动态面神经网络鲁棒飞行控制律设计

提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法。针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近。动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于ZigBee无线传感器网络的功率测量系统

论述了基于ZigBee无线网络的功率测量系统的硬件组成和软件协议。与传统功率测量系统相比,无线系统具有很高的灵活性,表现为传感器数量可扩充,空间覆盖范围广,可用于测量移动尤其是旋转目标,以及便于携带和安装等特点。     

基于DSP和CAN总线的热功率模拟系统

热功率模拟系统用于测试整星热平衡试验时模拟星上各设备热量分布情况,以检测整星的热控系统性能。本系统采用数字信号处理（DSP）组成单元处理系统,采用控制器局部网（CAN）总线组成通信网络,通过计算机对每一路功率按照预先设定好的功率曲线进行调控、巡检、记录。     

性能保证条件下航空电子高速交换机的加速方法

 以保证航空电子互连网络的确定性延迟和高带宽为目的,建立航空电子交换式以太网（AFDX）承载于波分复用（WDM）之上的架构,兼容AFDX的延迟确定性和WDM的带宽可扩性,满足航空电子互连网络对实时性和高带宽的要求。通过对实时通信中周期性数据帧的分析,提出光波聚合加速方法,对输入端到达的数据帧进行重新分配和整型,充分利用每条光波的带宽资源,减少交换使用的波长数。在性能保证条件（100%通过率下保证有界延迟）下,对使用光波聚合方法的交换机制进行了数学推导。最后通过计算机仿真,以网络延迟时间率和加速因子为性能衡量指标推证了该加速方法的优越性和可行性。     

A new algorithm on increasing the sensitivity of microwave radiometer based on nonlinear prediction

Currently, microwave radiometer, which has been one of the most important remote sensors in the land, ocean or atmosphere remote sensing, has played a vital role in space exploration such as the lunar exploration in China. As a passive remote sensor, microwave radiometer receives the noise resembling signals that are generated by microwave radiation while mixed with the systemic noise of the receiver. Therefore, it is the significant subject that how to improve the sensitivity of microwave radiometer that people devotes to study. And on the system noise reduction lies the key. So far, except through choosing low noise element to the receiver, there is no effective alternative to remove the influence of the systemic noise on output uncertainty of microwave radiometer. However, for the purpose of providing or inspiring solution to this problem, this paper inquires into the application of nonlinear predictive method in predication the systemic noise of microwave radiometer. As the substance of the method, neural network shows its function on reducing the systemic noise effectively by estimating and predicating it. Because neural network can improve the estimated precision when estimating the systemic noise, after the noise passes through filter, certain random characters are lost while determinacy are presented to some extent. In fact, the more narrow filter band is, the smaller predictive error will be. The results are of assistance in understanding the intrinsic quality of the systemic noise and offer a new way for improving property of microwave radiometer.