零压式高空气球球形设计与参数敏感性分析

高空气球能够为临近空间科学实验提供可靠的平台,其形状直接关系到气球制作及飞行的全过程。提出将多段打靶法与序列二次规划法结合,对零压气球完全膨胀和部分膨胀状态下的球形进行求解,并运用有限元方法对球形进行稳定性及应力应变分析,验证了所推导球形的正确性。在此基础上,对影响气球形状的关键参数进行灵敏度分析及相关运用,从定量的角度得到气球载荷、飞行高度及昼夜温差对气球形状的影响规律。     

航天器智能能力的构建

为解决航天器智能能力的构建和智能技术的引入问题,从能力部署视角提出了智能等级的划分,从定性的自动、自治、自主的等级出发,自底向上分解为数据注入接收能力、任务执行能力、自学习能力、系统自我管理能力、任务自我管理和思考能力,其程度分为底层反应、中层程序和高层思考。对照上述能力给出可实施的5阶模型和人字架构。人字架构是以即插即用技术加自主控制技术来支持上层智能能力的模型。该模型基于航天器接口业务架构和欧洲空间局的包应用标准业务,采用管理信息库和电子数据单技术进行数据化设计。对应星上的智能能力等级讨论相适应的地面系统能力。人字架构具有层次化、业务模型化和自底向上归一化构建的特点,对上层智能技术的引入是开放的。     

目次

为改善等离子体合成射流激励器在稀薄空气环境中的控制效果,增强其临近空间环境适应性,开展了腔体增压条件下激励器工作特性的研究。建立了腔体增压效果理论分析模型,计算结果表明:采用高压气源供气可以较好地提升激励器腔体气压,并且腔体气压对高压气源气压具有较好的跟随性,从而为射流强度调节提供了一种新的方式。搭建了腔体增压等离子体合成射流激励器实验系统,开展了腔体增压压力和射流流场特性测量,实验测量结果与计算结果吻合良好,误差小于2.6%。高速纹影观测显示:在腔体增压作用下,激励器控制力得到显著改善,射流锋面峰值速度由256 m/s提升至507 m/s。     

典型航天装备试验鉴定总体策略研究

航天装备具有面向任务、科研性强、全系统的技术状态难以固定,以及小子样等特点,在全寿命周期内的试验策略与常规武器装备的差异很大。本文在介绍装备试验鉴定模式改革的基础上,分析了航天装备试验鉴定按照新模式进行的相应调整,重点给出了卫星系统、运载火箭和航天测控装备等典型航天装备的全寿命周期模型,设计了新体制下全寿命周期内的试验阶段和关键时间节点、主要试验类型、决策支持依据、试验方式方法,以及与原试验要求的继承关系等总体策略;同时,鉴于航天装备试验鉴定数据量小等特殊性,给出了有别于常规装备的数据采信原则。该试验鉴定总体策略和数据采信原则可为航天装备试验鉴定顶层设计、组织实施、数据分析和决策支持提供参考。     

基于云计算的航天发射场业务网络体系架构

随着信息技术的不断发展,网络信息系统正不断向云计算、大数据不断演进。本文针对当前航天发射场网络体系存在的不足,结合信息技术发展趋势,提出了基于云计算的航天发射场网络体系架构设计。同时,结合航天发射场网络体系架构现状和实际,提出了首先实现发射场中心数据处理能力云化,再逐步实现发射场装备终端云化的演进策略,最终实现无中心化的分布式网络体系架构,将为有效解决航天业务信息系统体系弹性差、体系对抗能力弱等突出问题提供可选方案。     

牢固确立习近平强军思想在学校建设改革发展中的指导地位

临近空间飞行器以其特殊的飞行高度、飞行速度和作战方式给防空防天系统提出了严峻挑战,建设临近空间预警系统势在必行。着眼国防和军队信息化建设现状,本文从整体设计、建设方法、体系结构、建设发展、综合运用和效能提高等方面阐述了临近空间预警系统建设思路。     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用.然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因...     

提高水雷探测效果的声纳图像增强算法

对灭雷具系统中显控台对高分辨率图像声纳信号进行转换的计算机辅助探测算法进行了探索,重点介绍了一种能够增强声纳图像中目标信号显示效果的先进算法.从而可以使声纳对目标扫描后的图像更加清晰,与背景对比效果更加明显.为便于理解和比较,同时还引用了已经被国外普遍应用的三种其它算法.     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

基于细分小波的图像压缩算法研究

层次细节模型LOD(Level of detail)和感兴趣区域模型ROI(Region of Interesting)是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.通过将灰度图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像的LOD压缩算法.并通过Gouraud明暗处理技术将网格还原成压缩过的灰度图像;同时,该算法还可方便地通过ROI区域选择,使ROI区域比背景区域获得更好的图像质量.