日本可重复使用空间自由飞行器在轨应用成果斐然

概述日本可重复使用的实验观测两用空间自由飞行器的主要设计特点，分析了在轨应用取得的成果，介绍了第二次飞行计划。     

运用进化算法优化中等PRF雷达的脉冲重复频率

本文运用进化算法选择最佳脉冲重复频率（PRF）组，在中PRF雷达的模型中使距离-多普勒盲区最小。介绍了8个和9个PRF的两个方案，该算法能确保得到的所有结果是完全可解码的并且没有盲速。我们考虑了旁瓣杂波的详细影响以及在以中等PRF模式运行的实际机载火控雷达中影响雷达PRF选择的多个技术因素。     

虚拟现实系统中三维视觉几何建模

三维视觉建模是建立虚拟现实系统的基础,文中主要研究了虚拟现实系统中对象形状的建造方法、纹理映射的数学建模,并对其常用算法进行了比较分析。     

重复搅拌摩擦加工对铸态L2纯铝组织性能影响

对铸态L2纯铝分别进行了单道次和2,3次重复搅拌摩擦加工处理,研究了搅拌摩擦加工次数对L2纯铝组织性能的影响.结果表明:剧烈的塑性变形促使粗大的枝状晶显著破碎,形成了细小且均匀分布的再结晶组织,重复加工次数对再结晶晶粒的尺寸影响较小.重复搅拌摩擦加工后,铸态L2纯铝的最大显微硬度值提高了17 HV,最大抗拉强度及延伸率分别提高了39 MPa和22%,试样的拉伸断口呈现出微孔聚合韧性断裂特征.随着重复加工次数的增加,相邻道次间的显微硬度、抗拉强度和延伸率差值均减小.     

大气延迟误差对InSAR数据处理影响的定量分析

从重复轨道InSAR测量基本原理出发, 详细给出了相位测量误差对InSAR测高、 双轨法D-InSAR形变测量、三轨法D-InSAR形变测量、四轨法D-InSAR形变测量影响的近似关系式以及大气延迟误差对相位测量影响的近似关系式; 以此为基础分别推导出了大气延迟误差对InSAR测高、双轨法D-InSAR形变测量、三轨法D-InSAR形变测量和四轨法D-InSAR形变测量影响的近似关系式, 同时以ERS-1星载系统为例进行模拟实验, 分析讨论了大气延迟误差对InSAR测高、双轨法D-InSAR形变测量、三轨法D-InSAR形变测量以及四轨法D-InSAR形变测量的影响, 从而得出了大气延迟误差对InSAR数据处理影响的结论.      

双级螺旋式重复折展锁解太阳翼设计与展开特性分析

提出了双级螺旋式重复折展锁解太阳翼, 通过分析其工作原理, 根据双级螺旋式重复折展锁解太阳翼设计需求, 完成了其功能分析以及技术参数和结构尺寸的确定. 通过双级螺旋式重复折展锁解太阳翼展开特性分析, 研究了重复折展锁解太阳翼运动传递关系, 建立了其展开运动特性分析模型, 包括正运动学和逆运动学模型. 利用仿真求解计算获取获得了太阳翼各基板展开的同步度与平面度值. 仿真结果表明, 所提出的双级螺旋式重复折展锁解太阳翼满足设计指标要求, 为其进一步研究提供了重要理论依据.      

数据融合在纹理识别中的应用

在室内无线通信模型的优化中,需要区分不同的墙壁对象.而对于室内墙壁的图像可以看作是纹理图像.尝试利用数据融合的方法对这些纹理图像进行识别.实验结果表明,数据融合的方法对相似的纹理图像具有较好的识别效果.     

一种新的重频特征识别方法

针对雷达脉冲重复间隔类型识别中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的重频识别方法.该方法分别对7种雷达重频模式,提出了新的特征矢量提取方法,并引用神经网络进行识别.实际仿真结果表明该方法是有效的,特别是对重频固定、重频滑变及重频抖动模式在高漏脉冲率的条件下依然具有较高的正确识别率.     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

一种基于余数周期的 PRI精确估计算法

针对传统脉冲重复间隔（PRI）分选算法在估计PRI方面存在的不足,提出了一种对PRI周期信号的周期进行精确估计的算法。该算法首先从待分选脉冲序列中提取出属于一部雷达的脉冲样本,然后利用同余方程的余数周期性质对该雷达脉冲序列的PRI进行精确的估计。相对于传统的PRI估计算法,该算法有效地消除了TOA量化误差对PRI估计造成的影响,可以精确地估计出雷达脉冲序列的准确 PRI数值,从而能够更好地满足信号分选算法的处理需求。理论推导及仿真实验均表明了该算法的有效性。