单航天器无需变轨与Walker星座多星交会的充分条件及特性分析

以Walker星座为研究对象,对单航天器无需变轨实现多星交会的问题展开研究。从Walker星座相位同构特性出发,得到了单航天器无需变轨能够对多颗星座卫星交会的充分条件,对交会的星座卫星的数目和星座卫星组合等问题进行了研究。在此基础上,提出了利用解析法求解交会轨道的轨道设计方法,并对交会轨道的特性进行了分析。对交会更多星座卫星(大于3颗)的可能性展开了讨论。研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星交会提供理论依据。     

机抖激光陀螺减振系统的模态分析

通过对惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)进行减振,可以减小外部冲击、振动对IMU正常工作和测量精度的影响,提高系统导航精度。基于patran/marc有限元分析软件对激光陀螺IMU的减振系统进行模态分析,得到减振系统主要的模态及频率。主要通过仿真分析了减振橡胶块的温度、轴向压缩量和径向压缩量三项关键因素对减振系统模态的影响,提出了一种IMU减振系统的优化设计方案。结论表明:可通过改变结构参数方式来调整减振系统参数,从而满足机抖激光陀螺惯导的应用要求。     

遥感图像融合效果客观评价

能够对不同的融合技术的性能进行客观、系统、全面地评价,成为目前空间信息处理以及遥感图像融合研究领域中亟待解决的问题。对国内外遥感图像融合系统及技术的发展历程进行了介绍,重点分析了遥感图像融合效果评估技术的研究现状,归纳了现有的效果评估方法。通过实验,进一步讨论了当前遥感图像融合效果评估技术所存在的主要问题,有助于明确该领域的发展方向和研究侧重点,为遥感图像融合系统及空间信息处理的研究奠定基础。     

热线瞄准射击影像判读原理

针对部队训练需求和理论上的空白,根据热线瞄准原理,从理论上分析了热线瞄准射击影像的判读原理,指出了与前置瞄准射击影像判读的本质不同,提出了判读步骤,为进一步开发判读工具提供了理论依据。     

基于SD方法的作战指挥决策系统效能分析模型

指挥决策系统是一个非线性的复杂系统,用一般的解析方法难以对其进行效能评估。在分析指挥决策系统构成的基础上,根据指挥决策的4个要素,建立了指挥决策系统的评估指标体系;综合考虑战术和技术指标,从指挥员影响度,指挥机关影响度,指挥信息系统影响度和决策信息影响度4个方面建立了指挥决策系统效能分析模型,前两项指标可以采用层次分析法等方法确定其效能值,后两项指标利用系统动力学方法,结合实际作战的具体战术指标建模,实现了效能值的动态评估分析。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

基于正交试验的大型降落伞开伞冲击载荷影响因素分析

对大型伞开伞过程冲击载荷的影响因素灵敏度进行研究.采用充气时间法对降落伞的充气过程进行建模,并运用正交试验设计方法设计了数值试验来分析初始条件、回收物参数、减速伞参数、主伞参数和环境条件等21个影响因素对主伞和减速伞的2次开伞力峰值、主伞开伞时刻动压等5个指标的影响及灵敏度.通过对比4组不同初始条件的数值试验结果,提出了影响减速伞和主伞开伞冲击载荷的主要因素,并具体分析了各个因素的影响方式.     

一种基于QFD与ANP的装备作战需求分析方法

针对当前在装备论证过程中缺乏合适的方法和工具将模糊的军事需求科学合理地映射到定量的作战使用性能上去的问题,提出一种基于质量功能部署(QFD)与网络分析法(ANP)的装备作战需求分析方法.该方法能够辅助论证人员深刻理解和合理判断论证中各种因素之间的相互影响关系,通过结构化的装备作战需求分析过程得到能正确反映军事需求的作战使用性能重要度排序.通过实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法

介绍一种基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法.首先通过计算统计势能得到水平集曲线与目标边界相关程度,然后由此推导出区域决策影响因子并将其引入到水平集函数演化方程中,最终实现利用目标区域信息提高水平集目标轮廓提取质量.红外图像目标轮廓提取实验结果表明,该方法能够有效地克服目标轮廓提取中存在的边界泄漏问题.     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.