跳跃式弹道参数估算及其效率

简要地介绍了跳跃式弹道的发展过程和应用前景,并针对标准跳跃式弹道,详细研究了其过渡段、转弯段、滑翔段和再入段的弹道参数估算问题,通过参数估算,可以方便快捷地计算跳跃式导弹的性能,此外对跳跃式导弹的关键技术和飞行效率问题进行简单的描述,为进一步研究跳跃式导弹奠定了基础。     

垂直冷发射防空导弹弹道设计中的参数优化

根据垂直冷发射防空导弹的飞行程序，分析了影响弹道性能的主要因素，选取相应的参数对弹道进行优化设计。优化前后弹道参数的计算结果表明，该优化方法改善了速度特性，在攻击超低空目标时保证弹道末段俯冲角满足布儒斯特角的要求，是防空导弹弹道的有效设计方法。     

冗余测量参数估计的四种数学模型

针对冗余测量的不同情况,提出了四种数学模型及其解算公式,并给出了估计值误差的计算方法。     

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电,所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计,不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务;航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比,基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题,从在轨航天器蓄电池数据特性出发,挖掘在轨状态下所能提取的退化特征,并采用多特征综合评价方法,设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法,实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估,应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估,具有良好的工程实用性,可作为国内航天器健康评估技术的参考。     

舵面-液压伺服机构连接刚度参数辨识

应用特征方程反问题的直接方法对舵面－液压伺服机构连接刚度参数进行了辨识。方法以动柔度矩阵特征方程为基础，通过界面位移求解界面内力，并由模态迭加法通过舵面上可测自由度振型，拟合扩充机构内部的不可测自由度振型，然后由界面位移和内力确定连接部位的刚度参数，对某导弹舵面－液压伺服机构建模，并辨识相应界面的连接参数，结果表明，该方法简便且精度高，为舵面－液压伺服机构的动力学建模和分析提供了有效方法。     

伺服机构模型参数辨识方法研究

主要研究了某型伺服机构模型在频率域的辨识方法。根据实测的伺服机构幅、相频率特性 ,采用了改进的levy曲线拟合辨识方法 ,得到了伺服机构传递函数模型 ,并对辨识结果进行了误差评估。结果表明 ,该方法简单、有效 ,可满足实际应用中的精度要求     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法简

 一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。     

递推的TLS参数估计方法及其在飞轮FDD中的应用

飞轮是很多卫星姿态控制系统中的重要执行部件，其星上自主故障诊断是一个很有意义的研究课题。本文根据飞轮系统的特点，在最小二乘（ＬＳ）参数估计方法的基础上提出了全最小二乘（ＴＬＳ）参数估计的递推形式，证明了它对飞轮参数估计的收敛性，并用于飞轮缓变故障的检测和诊断，取得了较好结果。     

在轨航天器连接结构动力学及其参数辨识

连接结构广泛用于各种航天器中,这些大量使用的连接结构由于其较低的刚度或非线性特性,会对航天器的动力学特性产生显著的影响.本文简要介绍了与在轨航天器连接结构动力学问题有关的以下问题:航天器中所使用连接结构的动力学模型及其参数辨识问题,连接结构对航天器结构动特性的影响,含连接结构动力学系统的周期解、分叉和混沌.     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。