星载多波束相控阵天线设计与综合优化技术研究

针对采用CDMA协议的低轨通信卫星,设计一个19阵元7波束的六边形平面阵天线,克服了卫星波束大角度扫描带来的"边缘问题"和"远近效应"。采用粒子群优化算法分别对正六边形天线阵列进行综合优化,优化过程采用基于空间分裂的优化策略,极大地简化了波束赋形的参量数目。数值仿真结果表明,方向图各项指标均符合设计要求,有效地验证了天线设计和算法的正确性。     

基于Cubesat平台的874 GHz冰云探测仪设计

冰云探测对气候预测有重要价值,但因冰云粒子的影响,传统气象观测方法很难有效观测气候。太赫兹波的信号带宽较宽、波束较窄,在冰云探测上比使用微波毫米波更具优势。太赫兹冰云探测仪作为被动接收设备,具有体积小、功耗小的特点,与成本低、研发周期短、可以实现组网观测的Cubesat卫星平台有较高的契合度。以冰云探测为背景,分析太赫兹冰云探测仪系统指标,设计874GHz接收机系统的链路。在确保接收机系统性能的同时注重简化链路,减少体积功耗,以适应Cubesat平台,并结合工程经验在链路设计时采取预留增益余量、加入隔离器增强匹配等措施保证工程上的可实现性。最后对接收机链路进行ADS仿真,仿真结果能够满足冰云探测仪对接收机指标的需求。     

一种天文导航信息导引的星间链路自主定轨算法

针对星间链路自主定轨算法稳定性差,故障无法自主恢复等缺点,提出了一种天文导航信息导引算法,以提升星间链路自主定轨算法的稳定运行能力。算法利用天文导航极高的稳定性与完全自主性,确定星间链路建链指向,以保证星间稳定建链。并且,算法在天文导航中加入强跟踪滤波环节,使在轨道信息出现偏差以致星间链路中断时,具备快速的自主轨道确定及建链恢复能力。经仿真测试表明,卫星平稳运行时,利用本文算法,星间链路仰角及方位角指向误差均小于0.1°。而在轨道机动产生链路中断后,算法可使卫星快速恢复链路建链。仿真测试验证了天文导航信息导引算法的有效性。     

一种粒子群模糊支持向量机的航天器参量预测方法

针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法。针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性。通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景。     

一种改进的激光星间链路终端指向误差在轨标定方法

提出一种改进的激光星间链路终端(LCT)指向误差在轨标定方法，对激光星间链路终端指向误差模型和观测数据获取方法进行改进。针对现有的终端指向误差参数模型误差因素考虑不足的问题，引入相应的误差项描述误差因素影响。针对链路观测法中存在的激励信号受限，不能充分激励误差参数的问题，以捕获过程中指向机构主动摆动时的入射光信号作为激励信号，以系统误差参数的可观测度最大为目标优化设计激励信号。仿真结果表明：经过本方法标定的误差参数经修正后， 激光星间链路终端的最大指向误差（方位向）由改进前的867.8 μrad下降到改进后的112.1 μrad；最大指向误差（俯仰向）由改进前的62.1 μrad下降到改进后的51.5 μrad，有效地提高了激光星间链路终端指向精度。     

基于广义回归神经网络集成的宽带波束形成算法

首先构造宽带波束成形所需要的协方差矩阵,利用基于粒子群优化算法对核主成分分析方法和广义回归神经网络进行了优化。在对神经网络的输入变量进行降维处理后,生成多个复杂度低的泛回归神经网络模型。利用提出的基于聚类启发式集成算法求出波束成形时的权系数,既考虑了网络的差异性,又考虑了网络的正确性。仿真结果表明,提出的基于聚类启发式神经网络集成的波束形成算法在网络结构十分简单的情况下,仍然具有较好的性能。     

基于星间链路的分布式导航自主定轨算法研究

针对脱离地面支持自主定轨的导航应用需求,提出了基于星间链路双向测距的自主导航定轨算法。文章分析了导航星座星间链路双向伪距测量模型,给出了分布式自主定轨数据流程,设计了导航星座基于星间链路分布式自主定轨算法。根据国际卫星导航服务组织公开的真实GPS系统事后精密星历,对本文设计的自主定轨算法进行仿真验证,结果表明：采用该设计的自主导航算法在自主定轨90天末期,用户测距误差（URE）达到30 m左右,验证了该设计的自主定轨算法具有较高的自主定轨精度。     

应用多智能体链路认知的低轨卫星网络路由算法

针对低轨卫星链路不稳定和负载不平衡等因素给网络路由带来的严重影响,提出了一种应用多智能体链路认知的低轨卫星网络路由算法。卫星网络通过多智能体对卫星链路投递率和链路可用性等环境进行感知和推理,获得卫星网络中星际链路质量评价,评价结果用于路由的优化,可达到提高网络吞吐率和使负载均衡的目的。以类似"铱"的卫星系统为仿真对象,对比文章算法和传统的自适应最短路径路由算法在吞吐量、丢包率和端到端时延方面的性能。仿真结果表明:文章提出的算法较自适应最短路径路由算法能增大吞吐量,降低丢包率,缩短高负载时的端到端时延,可有效提高低轨卫星通信网络的路由性能。     

飞行器程控跟踪相控阵天线安装误差补偿技术

针对窄波束高增益相控阵天线波束指向精度要求高、安装误差对波束指向的影响无法忽略的问题,提出了一种基于光学瞄准的安装误差测量方法,给出了光学测量内容和误差修正矩阵,经某型无人机飞行测试表明,该方法可以减少由安装误差带来的波束指向偏差,对高精度波束指向具有重要意义。     

一种基于干扰信号特征子空间扩展的波束形成方法

针对线性约束 (LCMV)自适应波束形成算法 ,提出了一种基于加载技术和干扰信号子空间扩展技术的改进算法 (SLCMV) ,该方法克服了原有方法由于大期望信号和指向误差的存在 ,合成静态波束严重畸变的缺陷。理论分析和计算机仿真证明该方法具有良好的波束保形能力和稳健性     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

航天器热平衡温度预测的粒子群算法

为解决航天器热平衡试验温度外推预测方法中存在的问题,提出了热平衡温度预测的粒子群优化算法。根据热平衡温度模型,建立待优化的目标函数以及热平衡温度粒子群算法的计算流程。依据某型号卫星热平衡试验的前期温度数据,对热平衡极限温度以及瞬时温度进行预测,并与实测数据进行了比对。计算结果与实测数据相比具有较好的一致性,所提出的方法可有效地应用于航天器热平衡试验温度预测。     

基于信噪比优化的中段传感器预指派模型

结合中低轨中段弹道目标连续跟踪这一特殊应用背景,从跟踪相机交接的再捕获确认到稳定跟踪的全程角度出发,提出了一种基于信噪比和跟踪精度联合优化的新的传感器预指派模型。并采用通过对粒子降维处理和位置矢量更新的实值粒子群优化算法,对所提模型的性能进行分析和比较。仿真实验表明,该模型的调度性能较之前的优化目标函数及二进制粒子群优化算法,更贴近导弹中段飞行情况的实际且性能有所改进,因而是一种更高效的调度模型。     

复合材料带缠绕成型过程建模及工艺参数优化

复合材料带缠绕成型过程中,成型工艺参数的选取决定了缠绕制品的性能。采用正交实验法研究各工艺参数对缠绕制品层间剪切强度的影响规律和敏感度,并将正交试验数据与神经网络理论相结合,对带缠绕成型过程进行建模,得到缠绕成型工艺参数与层间剪切强度之间的非线性映射关系,并通过实验验证了模型的可靠性。在此基础上,利用粒子群优化方法在可行工艺参数域内对缠绕成型工艺参数进行优化。仿真与实验结果表明,基于神经网络模型的工艺参数粒子群优化算法能够快速、准确的得到带缠绕成型的全局最优工艺参数组合。使得缠绕制品层间剪切强度达到最优的工艺参数组合为:加热温度115℃,缠绕张力357 N,压辊压力1006 N和缠绕速度0.28 m/s,在最优工艺参数作用下,缠绕制品的层间剪切强度达到102.2 MPa。     

激光星间链路终端指向误差标定中的误差分离研究

针对激光星间链路终端指向误差在轨标定中航天器姿态测量误差影响标定结果的问题，本文提出了基于多链路测量的航天器姿态测量误差分离方法。该方法利用了导航星座中同一航天器同时建立多条链路的特点，获取不同方向的LCT指向误差测量数据。通过同时估计航天器姿态测量误差与LCT自身指向误差参数，实现了航天器姿态测量误差与LCT自身指向误差的分离。仿真结果表明：航天器姿态测量误差对LCT指向误差标定结果有显著影响，利用本方法进行误差分离后，LCT指向误差标定结果最大偏差由分离前的64.9 μrad下降到误差分离(6条链路)后的21.1 μrad，有效降低了航天器姿态测量误差对LCT指向误差标定结果的影响。该方法的有效性取决于链路条数和链路拓扑构型。     

基于改进粒子群算法的红外灯阵自动优化设计

为提高航天器热试验用红外灯阵的设计效率、提升灯阵热流分布均匀性,提出一种基于粒子群算法的红外灯阵自动优化设计方法:建立红外灯单灯的热流分布数据库与灯阵位置参数的自动优化设计方法;并通过优化参数的重新选择和优化参数间约束条件的建立,改进传统的粒子群算法以提高设计效率。计算结果表明,相比遗传算法,使用改进粒子群算法进行灯阵优化设计用时缩减82%,而优化所得的热流分布均匀度仅低了0.77%。     

空间机器人惯性参数辨识的粒子群优化新算法

提出了针对一类多自由度空间机器人卫星惯性参数在轨辨识的一种粒子群（PSO）优化新算法。通过粒子邻域限定的多样性保持、低效粒子随机重置和粒子误差的序列性评价,得到了比常规方法更好的结果,且具有无附加燃料消耗、线动量测量和特定的机器人路径规划等便利性优点。仿真算例表明,该改进方法具有较高的准确性与效率。