色散推扫型高光谱数据系统残余误差校正

高光谱遥感成像链路中各个环节产生的系统误差会降低数据质量（quality）,从而削弱高光谱数据的应用潜力。为了消除高光谱辐亮度数据中的系统残余误差,以色散推扫型高光谱遥感系统为例,提出了基于成像链路的系统残余误差校正流程。首先,从成像链路出发,在不同环节分析系统残余误差的产生原因及机理;然后,通过分析检测及校正算法对数据质量的影响,以及误差项之间的内在联系,设计了一种系统残余误差校正流程;最后,以PHI高光谱数据作为数据源对提出的校正流程进行实验验证。结果表明：校正后的图像可视性增强;信噪比显著提高,最大提升值为91.9%;反射率数据中的过校正现象得到有效消除。利用该校正流程能够较好的消除数据中的系统误差,提高图像数据质量以及后续应用处理能力。     

一种星载计算机数据流软故障纠正算法

在太空环境中,由于宇宙射线的存在,计算机系统的存储单元经常发生各种瞬态故障。此类故障通常都使用硬件或从系统角度加以解决,但其成本高重量大。针对此种故障类型提出了一种软件实现的数据流故障纠正算法,该算法通过对程序中变量进行简单编码和解码操作后,可对发生在程序数据空间内的单“位”错误进行检测并进而纠正。故障注入的实验结果表明,对于程序数据段错误,该算法可把错误输出从原始程序的27％～49％降低到0．01％～0．02％,同时故障纠正率接近100％;对于程序堆栈段错误,该算法可把错误输出从原始程序的10％～70％降低到1％～3％,故障纠正率也在73％以上。与其它软件实现的软故障检测或纠正算法相比,实验结果表明该算法实现简单,运算量小,具有较高的错误探测与纠正能力。     

卫星稳态热模型参数修正方法研究

为了研究卫星稳态热模型参数的修正方法,应用Thermal Desktop和Sinda／Fluint软件对一 卫星热分析模型的表面涂层热光学性质和接触换热系数进行了参数修正。研究结果显示,在 对上述两种参数进行同时修正时,尽管采用多种方法,但 所得出的修正结果精度都不高。针对上述问题,提出了对不确定参数进行分层修正的方 法,即先修正对设备温度影响较大、与设备温度相关性较高的全局关键参数,在此基础上再 进一步修正局部关键参数。分析结果表明,采用分层修正时,参数修正值与真值之间最大相 对误差为3.33％,设备温度计算值与真值之间的最大误差为2.60％,和常规修正的方法 相比,分层修正的修正精度大大提高。
     

基于Kalman滤波的卫星光谱成像仪非均匀性场景校正

为消除在轨卫星光谱成像仪的非均匀性,提出了一种基于Kalman滤波器校正算法.给出了校正算法,建立了均方根误差和列向粗糙度等评价指标.对美国TERRA卫星MODIS仪器图像的校正试验结果表明:用Kalman滤波器校正方法去除遥感图像中非均匀性条带的效果明显,校正后图像的品质显著提高.     

减速板故障下的RLV末端区域能量管理算法设计

针对可重复使用运载器(RLV)在末端区域能量管理阶段可能存在减速板故障而无法精确控制速度大小,导致无法稳定到达着陆窗口的问题,提出一种考虑减速板故障下的在线RLV末端区域能量管理算法。首先给出减速板卡死故障下的飞行器运动模型,并分析其对飞行器运动产生的影响。然后,在能量走廊内设计纵向标称轨迹,结合飞行能力,设计有限时间轨迹跟踪控制器跟踪地面侧向几何轨迹。最后,分析动压剖面与飞行距离之间的关系,提出减速板卡死故障下的在线修正动压剖面算法,将传统的动压剖面四参数求解简化为单参数更新问题,避免动压剖面的迭代,简化计算流程。仿真结果表明,所设计的算法在减速板故障且存在气动不确定性时,能够顺利到达自主着陆窗口,具有鲁棒性。     

空间微小颗粒对卫星光学器件的污染研究

空间微小颗粒以低于临界黏附速度撞击卫星光学镜头时会附着在其表面,当大量的微粒黏附在卫星镜头上时会影响镜头的探测性能。精确计算临界黏附速度及找出影响临界黏附速度的因素对研究空间污染效率有着重要意义。在简化的EA模型的基础上,文章仿真分析了铜和石墨微粒撞击卫星镜头过程中的黏附力和临界黏附速度。结果表明:镜头表面粗糙度修正系数CR是影响黏附力和临界黏附速度的重要参数;在相同条件下,虽然石墨微粒受到的最大黏附力比铜微粒的小,但石墨微粒的临界黏附速度比铜微粒的高,说明石墨微粒更有可能黏附于镜头表面。     

弧焊机器人旋转电弧传感实时焊缝纠偏系统的开发

本论文研究了以高速旋转传感电弧为传感器智能弧焊机器人实时焊缝纠偏系统,着重讨论了焊纠偏系统的硬件组成和软件结果。     

速度梯度对圆柱探针测量的影响及修正

圆柱探针在测量有横向速度梯度的流场时,会得出偏离真实值的结果.通过数值与实验研究,发现此影响主要为对来流方向的测量偏差,与真实值的差异为向低速区的一个偏差角;另外一个影响是使测得的速度值偏大一点.通过详细的数值模拟得出了偏差角及速度大小与来流速度梯度之间的关系,并在实验中得到了验证.最后将此修正方法用于叶栅实验测量数据,得到了较好的修正效果.      

A new method for improving the performance of an ionospheric model developed by multi-instrument measurements based on artificial neural network

There are remarkable ionospheric discrepancies between space-borne (COSMIC) measurements and ground-based (ionosonde) observations, the discrepancies could decrease the accuracies of the ionospheric model developed by multi-source data seriously. To reduce the discrepancies between two observational systems, the peak frequency (foF2) and peak height (hmF2) derived from the COSMIC and ionosonde data are used to develop the ionospheric models by an artificial neural network (ANN) method, respectively. The averaged root-mean-square errors (RMSEs) of COSPF (COSMIC peak frequency model), COSPH (COSMIC peak height model), IONOPF (Ionosonde peak frequency model) and IONOPH (Ionosonde peak height model) are 0.58 MHz, 19.59 km, 0.92 MHz and 23.40 km, respectively. The results indicate that the discrepancies between these models are dependent on universal time, geographic latitude and seasons. The peak frequencies measured by COSMIC are generally larger than ionosonde’s observations in the nighttime or middle-latitudes with the amplitude of lower than 25%, while the averaged peak height derived from COSMIC is smaller than ionosonde’s data in the polar regions. The differences between ANN-based maps and references show that the discrepancies between two ionospheric detecting techniques are proportional to the intensity of solar radiation. Besides, a new method based on the ANN technique is proposed to reduce the discrepancies for improving ionospheric models developed by multiple measurements, the results indicate that the RMSEs of ANN models optimized by the method are 14–25% lower than the models without the application of the method. Furthermore, the ionospheric model built by the multiple measurements with the application of the method is more powerful in capturing the ionospheric dynamic physics features, such as equatorial ionization, Weddell Sea, mid-latitude summer nighttime and winter anomalies. In conclusion, the new method is significant in improving the accuracy and physical characteristics of an ionospheric model based on multi-source observations.     

舰载雷伞系统落点误差修正方法

为了修正舰船运动和海风引起的落点误差,首先建立了雷伞系统各阶段动力学模型并进行了编程计算,通过与试验结果的对比验证了动力学模型的准确性。之后,将发射方向和分离时间作为控制量,基于泰勒级数理论推导了落点误差与控制量之间的关系,提出了一种新的雷伞系统落点误差的修正方法。通过算例验证,该方法所得到的控制参数能够有效地修正雷伞系统的落点误差。同时,针对典型工况开展了本文方法与改进的多目标粒子群轨迹优化算法的对比研究,发现本文方法比改进的多目标粒子群优化算法拥有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更少的计算消耗,可以对由舰船运动和海风引起的雷伞系统落点误差进行实时准确地修正,从而提高舰船发射布雷的精度。