基于图像模拟的HJ星CCD相机交叉定标

针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次.     

基于多参考源的铷原子钟校频方案的设计与实现

研究了铷钟校频系统的原理,并对校频误差进行了分析,提出了一种基于多参考源的铷原子钟校频方案,可用GNSS/北斗接收机的1PPS,IRIG-B(DC)码以及一级频标的10MHz频率三种方式校频,提供100s,1 000s,10 000s三种不同的校频时间,以满足用户对不同校频时间和校频准确度的综合需求。     

基于CCD图像的点云区域分割方法

提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。     

用于微小卫星的陀螺随机常值偏置误差的在轨标定

结合陀螺在微小卫星上的使用,提出了一种不依赖于其余敏感器信息的陀螺随机常值偏置实时在轨标定技术.该技术利用陀螺在轨实时测量信息,结合卫星姿态动力学本身的约束,实现了陀螺加电后初始随机零偏的在轨实时确定.分析了标定模型的可观性,得出了该技术的适用条件.仿真结果表明,该标定算法具有较高精度,对陀螺采样频率具有一定的鲁棒性,并具有较快的收敛速度,在给定的姿态动力学模型的精度条件下,100 s内基本稳定,收敛精度在1.0 (°)/h左右,标定性能可满足空间任务的需求.     

太阳翼展开试验装置导轨摩擦力自动测量系统设计

太阳翼是卫星发射成败的关键部件,为满足卫星型号太阳翼地面零重力展开可靠性验证,研制了一套高精度导轨摩擦力自动测量系统。该系统采用自动化测量、高精度传感器和无线通信网络等技术,对某卫星型号展开试验装置导轨进行摩擦力测试,验证了该测量方法的可靠性。将测量结果与人工手持测力计测量进行对比,有效解决了测量结果不稳定、测量数据离散、测量效率低等问题,并可获取导轨全行程摩擦力实测数据。该系统的应用提高了导轨摩擦力测量精度,增强了卫星太阳翼地面零重力展开可靠性,提高了卫星太阳翼生产效率。     

基于校准箱的低速风洞一体式喷流试验技术

为满足大型涡扇动力飞机的喷流试验需求,发展了基于校准箱的低速风洞一体式喷流试验技术。该技术的原理是将试验模型与喷流模拟器融合为一体进行喷流试验,风洞天平同时测量模型的气动力和喷流模拟器的推力,推力通过校准箱校准后从风洞天平测量试验数据中扣除。详细介绍了推力校准及扣除技术、空气桥技术、流量、落压比精确控制技术。为验证该试验技术可靠性,分别在校准箱和FL-13风洞开展了某飞机推力校准试验和全机喷流风洞试验,试验结果表明:推力校准精度优于0.24%,全机喷流试验的阻力系数重复性精度达到0.000 3,满足喷流风洞试验的精度要求。      

飞机轮毂螺栓拧紧机校准数据处理方法

民航维修中飞机轮毂拆装作业所使用的螺栓拧紧机,在校验过程中得到的校准数据不能完全按照JJF1610-2017《电动、气动扭矩板子校准规范》计算以进行符合性判断。针对此问题,本文提出一个计算公式,使校准结果的数据处理既符合实际使用情况又能满足校准规范的要求。     

二维嵌套混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计

针对二维混合多输入多输出（MIMO）相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度损失问题,提出一种基于二维嵌套阵列的二维混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计新方法。首先,给出一种由稀疏阵列和密集阵列构成的嵌套阵接收阵列的二维混合MIMO相控阵雷达信号模型;其次,通过对接收信号的协方差矩阵进行Khatri-Rao乘积处理,得到阵元位置差的差异阵列,形成接收阵元数目的虚拟扩展;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计。仿真实验表明,与传统二维混合MIMO相控阵雷达相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展虚拟阵元数目,提高雷达阵列自由度,进而提高二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

平滑重构稀疏贝叶斯学习测向算法

针对二级嵌套阵列中的紧凑阵元结构易受互耦效应影响的问题,提出了两种不同的嵌套阵列结构改进方法：连续平移嵌套阵列和间隔平移嵌套阵列。通过对原有二级嵌套阵列阵元位置进行调整,形成了两种不同的平移嵌套阵列结构,这两种结构对应的差分共阵均"无孔",并且测向自由度和阵列稀疏度均大于原二级嵌套阵列。针对嵌套阵列的差分共阵测向模型为单测量矢量模型,稀疏贝叶斯学习测向算法复杂度高的问题,提出了平滑重构稀疏贝叶斯学习算法。该算法通过空间平滑重构将单测量矢量模型变为多测量矢量模型,降低了观测矩阵的维度,减小了计算复杂度。算法求解时,通过对变换后的观测矩阵进行奇异值分解,进一步降低了观测矩阵维度,利用稀疏贝叶斯学习算法估计辐射源角度。仿真表明,在信噪比和采样数相同的条件下,该算法收敛速度比单测量矢量稀疏贝叶斯学习（SMV-SBL）算法快,且测向精度高于SMV-SBL算法和空间平滑多重信号分类（MUSIC）算法;存在互耦影响时,两种平移嵌套阵列比原嵌套阵列受互耦影响小。     

一种实现太阳阵峰值功率跟踪的智能控制方法

首先讨论了峰值功率跟踪的一般概念及原理,然后提出了一种采用模糊自寻优智能控制原理实现太阳阵峰值功率跟踪的具体方法。该方法先根据模糊自寻优控制器的输出计算太阳阵电压的参考值,然后将此参考值与太阳阵的实际输出电压相比较,得出的误差信号去控制脉宽调制输出的占空比,以使太阳阵的输出电压达到此参考值。由于参考电压值的算法充分考虑了太阳阵峰值功率点的逼近问题,因此,上述过程多次进行,就能使得太阳阵的工作点最终到达峰值功率点。