摘要：应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术,设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法.结合矢量观测的特点,分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法,并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中,使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化.仿真测试结果证明,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法.

摘要：对一种组合发动机进气道模态转换设计马赫数下的流动进行了数值模拟,研究了涡轮通道不同区域抽吸对进气道气动性能的影响,对比了外压段不同区域及内压段不同区域抽吸对进气道性能的影响,通过设计不同抽吸方案对比了外压段抽吸及内压段抽吸对进气道气动性能的影响,根据分析结果确定了以外压段为主,内压段为辅的抽吸思路,并选取不同组合方式对比,确定了最优的抽吸方案,以此方案为基础研究了模态转换过程中抽吸对进气道的影响规律。结果表明:在进气道外压段、内压段单独抽吸均可不同程度地改善进气道的起动性能;内、外压区域同时抽吸,随抽吸流量率减小,总压恢复与流量系数乘积增大;涡轮通道抽吸对改善进气道模态转换结束状态起动性能的帮助不大。

摘要：针对高超声速气流中的复合材料壁板颤振问题,根据Hamilton原理,利用von Karman大变形应变——位移关系、三阶气动力活塞理论和准定常热应力理论建立了壁板结构颤振的气动弹性力学模型,使用Bogner-Fox-Schmit单元推导出考虑热效应的复合材料板颤振的非线性有限元方程。应用数值积分的方法在时域内求解方程,确定出壁板颤振的临界动压,并分析复合材料壁板的非线性颤振特性。数值模拟的结果表明,在高超声速气流中气动力的非线性项和热载荷对壁板颤振的振动幅值的影响较明显。这将为高超声速飞行器壁板结构的设计奠定基础。

摘要：针对绳系太阳能发电卫星大角度回转机动时太阳能板的振动抑制问题,提出了主姿态控制和边界最优主动振动控制相结合的复合控制方法。基于Lyapunov方法设计的主姿态控制器不但能够使卫星完成姿态机动,而且能够以太阳能板根部的弯曲力矩作为反馈信息,通过改变太阳能板根部的控制力矩来保证挠性结构振动的衰减性。考虑到绳的单侧饱和非线性特性,用非二次型性能指标代替传统的二次型性能指标设计的边界最优控制器能够进一步抑制挠性结构的振动。设计的同时证明了系统的稳定性及控制器的最优性。将该复合控制方法用于绳系卫星大角度单轴回转机动的仿真研究,仿真结果验证了该控制策略的有效性。

摘要：针对偏转板伺服阀射流盘组件两腔恢复压力不对称和一致性差的问题,建立了考虑射流盘尺寸和形位误差时的流场仿真模型,采用多元线性回归分析方法研究了射流盘的形状因素与压力特性之间的关系;通过神经网络算法实现了不同尺寸和形位误差组合下的射流盘组件两腔恢复压力的预测,并研究了导致两腔压差超差的形状因素分布情况。结果表明:恢复压力的主要影响因素包括劈尖宽度、射流口宽度、射流盘厚度、接收腔圆角以及劈尖对称度;两腔压差的主要影响因素为劈尖对称度、射流口垂直度、接收腔圆角以及内角对称度;射流盘的两腔压差大小呈正态分布规律,压差超差主要是多个因素组合引起,但即使所有形状因素符合设计要求,也可能出现压差超差。实验结果与理论结果相符。

摘要：针对高超声速飞行器倾侧转弯过程中俯仰、偏航和滚动通道间的强烈耦合,提出一种耦合控制策略。针对高超声速飞行器快时变、非线性和强不确定性的控制问题,基于解析形式的非线性最优预测控制方法,采用分层设计思想设计了飞行器姿态控制系统,可较好满足高超声速飞行器的快速性要求;在分析了倾侧转弯飞行控制过程的主要影响因素及其影响规律的基础上,提出一种"降低攻角—快速滚转—拉起攻角"的耦合控制策略。对该控制策略对于高超声速飞行器的适用性进行了仿真分析,结果表明:所提耦合控制策略有效降低了偏航通道的控制需求,降低了倾侧转弯控制过程的失控风险,提高了控制系统的可靠性。

摘要：Pan-sharpening将高分辨率图像全色(Panchromatic,Pan)波段的空间细节注入多光谱(Multispectral,MS)波段,以生成同时具有高光谱和高空间分辨率的多光谱图像.为改善融合效果,需要考虑多光谱和全色波段的调制传输函数(Modulation transfer function,MTF).本文提出了一个新的基于MTF和变分的Pan-sharpening模型.该模型的能量泛函包括两项,第1项为细节注入项,基于高通滤波器从Pan波段中提取细节信息并注入融合图像;第2项为光谱保真项,基于MTF设计多孔小波的低通滤波器以保持MS波段的多光谱信息.在Quick Bird、IKONOS和Geo Eye数据集上的融合结果表明,该模型可以生成同时具有高空间和高光谱质量的融合图像,融合效果优于AWLP、IHS BT、HPM-CC-PSF、NAWL、快速变分等算法.

摘要：针对SAR图像中舰船目标的检测问题,单纯基于深度学习的图像处理技术难以达到检测准确性和实时性要求.SAR图像中目标尺寸较小,且易受噪声、光斑干扰,传统方法难以提取精细特征并克服复杂条件下的背景干扰.针对以上问题,设计基于YOLOv3检测框架的端到端检测模型,借鉴了残差模块结构来避免网络退化问题.同时结合深层与浅层的不同尺寸特征图检测,使用目标基础特征提取网络参数来避免重复训练初始化过程.针对SAR图像中海上舰船成像小目标的特点改进优化了神经网络结构,实现SAR海面广域舰船目标识别分类算法,并对检测模型进行轻量化压缩处理.构建SAR图像舰船目标数据集并进行了多次目标检测识别分类实验,体现了提出的检测方法在复杂场景下有可靠的抗干扰能力和准确的目标检测识别性能.

摘要：多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能。传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题,且通常采用相对简单的融合策略,难以取得准确、稳健的识别性能。该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出了一种基于角度引导的Transformer融合网络。该网络以Transformer作为特征提取主体结构,提取单站HRRP的局部和全局特征。并在此基础上设计了3个新的辅助模块促进多站特征融合学习,角度引导模块、前级特征交互模块以及深层注意力特征融合模块。首先,角度引导模块使用目标方位角度对站间数据差异进行建模,强化了所提特征与多站视角的对应关系,提升了特征稳健性与一致性。其次,前级特征交互模块和深层注意力特征融合模块相结合的融合策略,实现了对各站特征的多阶段层次化融合。最后,基于实测数据模拟多站场景进行协同识别实验,结果表明所提方法能够有效地提升多站协同时的目标识别性能。

摘要：在执行机构饱和约束下,针对机动滑翔飞行器高空横侧向大机动姿态控制问题,研究了在保证系统稳定的同时提高响应快速性方法.在标准Antiwindup方法中,误差收敛速率往往被忽略,系统快速性常常达不到设计要求.为了提高加入补偿后系统的误差收敛速率,对现存的一种基于线性矩阵不等式的Antiwindup设计方法进行改进,并运用比较原理证明了改进后受控闭环系统稳定且李雅普诺夫函数收敛速率有确定的下界,从而保证了误差收敛速率下界.与以往方法相比,该方法保证了对系统快速性的最低要求,为解决饱和系统稳定性与快速性的矛盾提供了一条有效途径.较大侧滑角下的倾侧角机动仿真结果表明,所设计的抗饱和控制器可以在恶劣的飞行环境下稳定完成倾侧角大机动的任务,相比于标准Antiwindup设计方法,该方法快速性有所提高.