基于实测星载原子钟数据的脉冲星守时方法

利用脉冲星估计星载原子钟钟差是实现卫星自主守时的途径之一。为充分分析基于脉冲星的自主守时系统性能，利用实测的星载原子钟钟差数据和中子星内部组成探测器(neutron star interior composition explorer, NICER)的PSR B1937+21脉冲星的观测数据，对比分析了星载原子钟和脉冲星的误差特性。设计了脉冲星守时系统框架和星载原子钟钟差估计方法。以实测的星载原子钟钟差数据为基础，计算分析了脉冲星守时系统的性能。计算结果表明，若脉冲星的脉冲到达时间（time of arrival, TOA）解算精度为1 μs/30 d，则原子钟钟差估计精度可达到优于1 μs的水平，初步验证了脉冲星守时系统的可行性。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

Lift coefficient prediction at high angle of attack using recurrent neural network

In this paper, identification of dynamic stall effect of rotor blade is considered. Recurrent Neural Networks have the ability to identify the nonlinear dynamical systems from training data. This paper describes the use of recurrent neural networks for predicting the coefficient of lift (C_Z) at high angle of attack. In our approach, the coefficient of lift (C_Z) obtained from the experimental results (wind tunnel data) at different mean angle of attack θ_mean is used to train the recurrent neural network. Then the recurrent neural network prediction is compared with experimental ONERA OA212 airfoil data. The time and space complexity required to predict C_Z in the proposed method is less and it is easy to incorporate in any commercially available rotor code.     

遥感卫星扰振对TDICCD相机图像影响的仿真与分析

随着传输型遥感卫星结构的扩大化及灵活性的增强,对图像品质产生影响的扰振越来越受到重视。当遥感卫星在轨进行成像时,相机的图像品质会由于星上活动部件的运动的影响而下降。文章从调制传递函数（Modulation Transfen Function,MTF）角度出发,对不同工况下太阳翼转动驱动机构（BAPTA）和动量轮对图像品质的影响进行了仿真和评估。同时,针对高分辨率相机成像品质影响,从动力学仿真方面对星体扰振的幅值和频率进行了有限元分析,确定了扰振源的频率和幅值。最后,根据仿真分析结果,提出了星上扰振控制方案建议。     

太阳能热推进系统效率分析

太阳能热推进采用小分子量气体作为推进剂可以获取800～900 s高比冲,但提高推进系统的换热效率是目前亟待解决的问题.本研究建立了太阳能热推进系统主要部件的基本分析模型,在利用有限单元法进行热分析的基础上,对系统在多种工况下的相关参数进行了计算,分析了各部件主要参数对提高太阳能热推进系统热效率和推进效率的影响,得出了系统效率在不同工作状态下的变化规律,并提出了提高系统效率的措施.     

高压金属软管应力及参数敏感度分析

某型号发动机热试车考核中高压金属软管多次出现破坏。通过建立软管有限元模型,采用非线性有限元分析了软管应力分布和各部分承载特点,判断波峰处轴向应力是影响软管结构强度的主要因素,有限元计算结果和试验破坏部位一致,表明有限元模型的合理性。在此基础上,通过参数化建模、设计中心复合实验和进行参数敏感度分析,得出影响波峰处最大轴向应力的敏感参数,为结构参数优化提供了依据。     

星外管路多层隔热组件热参数确定方法

提出了利用整星热平衡试验数据确定星外管路多层组件热参数的方法,解决了以往星外管路热设计在地面热试验验证不充分的难题。以某卫星星外管路为例,通过对星外管路试验状态模型的修正,确定了星外管路多层隔热组件热参数,并分析了星外管路的在轨极端温度。根据确定的星外管路多层隔热组件热参数计算出的星外管路温度,与在轨温度数据符合较好,验证了此方法的有效性。     

An extended chirp scaling algorithm for spaceborne sliding spotlight synthetic aperture radar imaging

A system impulse response with low sidelobes is critical in synthetic aperture radar（SAR） images because sidelobes contribute to noise and interfere with nearby scatterers. However,the conventional tricks of sidelobe suppression are unable to be exactly applied to the case of spaceborne sliding spotlight SAR due to great azimuth shifts in both time and frequency domains. In this paper, an extended chirp scaling algorithm is presented for spaceborne sliding spotlight SAR data imaging. The proposed algorithm firstly uses the spectral analysis（SPECAN） technique to avoid the azimuth spectrum folding effect and then employs the chirp scaling（CS） algorithm to achieve data focusing, i.e., the so-called two-step approach. To suppress the sidelobe level, an efficient strategy for the azimuth spectral weighting which only involves matrix multiplications and short fast Fourier transformations（FFTs） is proposed, which is a post-process executed on the focused SAR image and particularly simple to be implemented. The SAR image processed by the proposed extended CS algorithm is very precise and perfectly phase-preserving. In the end, computer simulation results verify the analysis and confirm the validity of the proposed algorithm.     

转子-支承耦合结构的模型修正研究

在转子-支承耦合结构的动力学分析过程中,结构模态参数计算结果与实验测试结果往往存在较大差异。针对此问题,应用优化算法对结构动力学模型进行修正,使计算模型能更准确地反映结构特性。建立由梁单元、盘单元、弹性支承单元组成的结构动力学有限元模型;选择优化目标函数、设计参数,并对各参数进行灵敏度分析。应用粒子群算法对选取的设计参数进行优化,得到最优模型。利用转子-滚动轴承实验器进行验证,结果表明,方法能够有效地实现转子-支承耦合结构的动力学模型修正,修正后模型更接近实际结构。