考虑能量最优的集群航天器避碰规划

针对传统集群聚集算法在航天器集群规划应用中存在燃料消耗大、不均衡以及耗时过长等问题,提出了向心聚集的能量最优聚类避碰算法。该算法首先基于集群相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了自适应的向心聚集的能量最优模型;在此基础上,对于耗时较长且碰撞的问题,提出一种基于能量最优的聚类避碰算法,以模块间安全距离矢量作为避碰约束,将能量消耗作为聚类算法指标进行改进。仿真验证表明,该算法可以自适应选取集群聚类的中心,有效避免碰撞,减少集群聚集总能量的消耗以及模块间能量消耗的不均衡性,使得工质消耗达到全局最优,且耗时仅有常规遗传算法的万分之一。该算法为集群快速安全聚集提供了思路。     

基于参数矩阵计算全体极小碰集的方法

极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算法.该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系,通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题,并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算.仿真结果表明:该算法能够计算全体极小碰集,且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE(Hitting Set-Set Enumeration)算法和去参数化后的BNB-HSSE(Branch and Bound-HSSE)算法,并对不同规律数据能够维持性能稳定,从而为大型系统基于模型诊断提供了可行方法.     

基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天器运行数据进行预处理,将多维时域信号转换为二维图像信号;其次,搭建基于残差网络的故障诊断深度学习框架,并利用地面测试数据与其他航天器在轨运行数据对网络进行预训练;进而,为了实现当前在轨航天器实时故障诊断,本文采用迁移学习自适应方法,设计网络联合分布自适应代价函数,对故障诊断模型进行参数重调,使模型适应当前在轨航天器故障诊断任务.仿真结果表明,所提出的基于深度迁移学习的故障诊断方法可以快速准确的诊断出航天器故障.     

一种基于有效修剪的最大频繁项集挖掘算法

对关联挖掘中的最大频繁项集挖掘问题进行了研究,提出了一种基于项集格修剪机制的最大频繁项集挖掘算法.采用项集格生成树的数据结构,将最大频繁项集挖掘过程转化为对项集格生成树进行深度优先搜索获取所有最大频繁节点的过程. 其中提高算法效率的一个重要措施是在遍历项集格生成树的过程中对生成树进行修剪.给出了项集格生成树的三个性质,并在此基础上提出了直接超集修剪、间接超集修剪与事务集等价修剪三种修剪机制,尽可能忽略非频繁节点及其所生成的扩展节点以减少遍历的节点数目.试验结果表明,三种修剪机制都能够有效地减少搜索空间,其中事务集等价修剪机制的效果最好,算法的性能与输入数据集的稠密程度相关.      

基于BHS-树的定性故障诊断方法

基于定性模型的诊断方法,由于无需系统定量模型,尤其适用于航天器等复杂系统的故障诊断.该方法推理过程包括冲突集的确定及诊断集的生成.基于BHS-树的方法,是一种由冲突集生成诊断集的有效途径,但存在诊断结果冗余及反向递归过程复杂的问题.采取异常/正常特征量相结合的措施,有效地解决了诊断结果冗余的问题,能够准确确定诊断集;同时在系统单故障的假设前提下,对反向递归过程进行适当简化,降低了推理的复杂程度,并通过实例对上述改进进行了验证.     

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

簇飞行航天器网络动态连接和路径时空演进特性

簇飞行航天器模块的高速飞行增加了网络拓扑的不确定性.为优化簇飞行航天器的轨道设计，提升簇飞行航天器网络性能，在簇飞行航天器节点动态连接的基础上，开展基于概率连接矩阵的簇飞行航天器网络动态连接和路径时空演进特性研究.基于航天器双星伴飞模式，建立了簇飞行航天器节点移动模型，运用经验统计和曲线拟合的分析方法，得到簇飞行航天器网络节点间的距离密度函数；利用簇飞行航天器网络节点间相对距离有界的约束，给出节点连接距离的阈值范围；利用STK生成的轨道数据，通过给出序贯路径定义和一种新的矩阵乘法运算，得到节点多跳序贯路径的概率连接矩阵，分析轨道超周期内节点动态连接和路径时空演进特性，为簇飞行航天器网络的设计和优化提供理论参考.      

基于先验子图检测的失效航天器SLAM方法

基于激光雷达的航天器位姿估计技术是当前在轨服务研究热点。针对失效航天器位姿估计,将通用的图优化SLAM技术应用到空间非合作目标的研究中。为解决SLAM算法在动态场景中产生累积误差问题,利用失效航天器自身运动特点,提出一种基于先验子图检测改进的SLAM算法。在该算法中,通过激光雷达和惯性测量单元分别采集失效航天器及周围环境的点云数据、服务航天器的运动信息,构建出服务场景下航天器的相对位姿图;再采用先验子图检测方法建立不连续的位姿节点间的约束关系;最后用约束信息对位姿图进行优化。仿真结果表明,相较于通用的SLAM算法的位姿估计,该方法减小了累积误差,提高了相对位姿估计精度,可以为后期的导航、控制等在轨任务提供信息。     

非合作机动目标交会的相对位置控制

研究目标航天器存在机动的情况下追踪航天器与目标航天器的交会问题.只利用两航天器之间的相对位置测量信息,考虑目标机动、外部干扰以及状态耦合,提出一种改进的特征压缩方式并建立相应的解耦特征模型,基于该特征模型设计解耦的自适应控制方法实现追踪航天器与机动目标航天器的交会.仿真结果验证了算法的有效性,并表明其优于传统的PD控制方法.     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

基于CC1310芯片的多通道高速率低功耗无线传感系统

为有效减轻新一代运载火箭传感器数据采集与传输系统的质量, 设计并实现了基于CC1310芯片的无线传感器系统。采用频分复用(FDM)结合时分复用(TDM)的方式完成多节点组网并实施分组管理, 组间频分复用既实现了节点数的扩增, 又提升了传输速率复用倍数, 分组数为4时子节点数量可达100个以上。提出主节点授时法结合多节点分时传输协议的优化设计方法, 保证多节点高精准同步, 避免节点间碰撞, 获得了最优的组内可达速率;设计节点唤醒/休眠模式切换策略, 有效降低了系统功耗。实测结果表明:2个主节点带5个子节点并行工作时, 传输速率可达400 Kbps, 且主节点数量增加时, 系统的传输速率成比例增大;单个子节点忙时功耗不超过60 mW, 闲时功耗不超过12 mW, 平均功耗为15.2 mW, 符合低功耗要求;同时, 所设计的无线传感系统具备良好的可靠性和鲁棒性。      

基于发布订阅的进程间通信设计与实现

航天器的每一种行为都需要多种信息的综合，这使得有效传递传感器数据成为关键问题.机器人操作系统(ROS)将基于主题的发布订阅作为内部的一种通信机制，解决消息的传递问题.由于ROS使用C++编写，无法直接应用在嵌入式平台中.本文利用C语言实现了ROS中基于发布订阅的通信机制，将信息的传递过程虚拟化成很多节点，每个节点可以选择自己感兴趣的话题成为发布端或者订阅端.发布端/订阅端并不需要知道其他节点的信息，实现功能解耦.目前，该方法在Windows平台上进行了单机和多机间的测试，通信效果良好，完成了进程间数据的传递.     

基于优化信任评估的Ad Hoc安全路由协议

针对Ad Hoc网络中自私节点造成的攻击问题,提出了一种基于信任评估的Ad Hoc安全路由协议TEAR。该协议在节点行为信任评估方案的基础上,通过使用链路信任值和路径信任值表示节点和路径的可信度,同时,在链路信任值计算时,引入了基于公共邻居节点的间接信任评估方法和可变时间窗机制,保证了信任值计算的准确性和实效性;协议中每个节点维护一张信任表,并重新定义了路由请求和路由回复消息格式,实现了安全路径的快速选择。使用NS2进行模拟验证,又与AODV以及基于固定时间窗信任评估的安全路由协议TA-AODV进行性能对比。结果表明,改进的信任评估方案具有更好的性能,采用该方案的安全路由协议能较快地发现自私节点,并准确选择安全路径,提高了Ad Hoc网络性能。      

Load balancing strategy and its lookup-table enhancement in deterministic space delay/disruption tolerant networks

Space networks, in which connectivity is deterministic and intermittent, can be modeled by delay/disruption tolerant networks. In space delay/disruption tolerant networks, a packet is usually transmitted from the source node to the destination node indirectly via a series of relay nodes. If anyone of the nodes in the path becomes congested, the packet will be dropped due to buffer overflow. One of the main reasons behind congestion is the unbalanced network traffic distribution. We propose a load balancing strategy which takes the congestion status of both the local node and relay nodes into account. The congestion status, together with the end-to-end delay, is used in the routing selection. A lookup-table enhancement is also proposed. The off-line computation and the on-line adjustment are combined together to make a more precise estimate of the end-to-end delay while at the same time reducing the onboard computation. Simulation results show that the proposed strategy helps to distribute network traffic more evenly and therefore reduces the packet drop ratio. In addition, the average delay is also decreased in most cases. The lookup-table enhancement provides a compromise between the need for better communication performance and the desire for less onboard computation.     

基于变化映射表的WSN通信数据语义安全算法

提出一种基于变化映射表的语义安全算法.该算法首先针对无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Networks)应用对临界值敏感的特点,采用变精度状态采集方法,建立了一个原始语义与其标识数值的映射表;在此基础上,网关和节点之间通过同步映射表进行通信数据的语义加密和解密,为提高安全性,在通信过程中,映射表基于通信携带的随机变更因子而不断更新.最后给出算法分析及仿真验证,结果表明提出的算法可以有效抑制已知明密文对攻击和实现语义安全.     

一种网络环境中的故障诊断模型

结合故障诊断的需求和存在的问题,提出了一种以故障症状、故障假设、诊断操作和观测操作节点为基本元素,并具有网络结构的诊断模型.在该模型基础之上,遵循诊断过程独立的假设,解决实际诊断过程中操作依赖关系的问题,提出了一种基于诊断贝叶斯网络DBN(Diagnosis Bayesian Network)的故障诊断算法.同时通过引入观测操作,加快诊断的速度并且降低诊断代价.试验表明,与P/C更新算法比较,该算法能更有效地降低诊断代价,实现快速故障诊断,较好解决了操作依赖的复杂故障诊断问题.      

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

基于伪距差分增强的分布式节点时间同步方法

传统时频同步方法维持分布式节点之间同步的精度较高，但并不适用于空间非接触节点的时频同步问题.本文提出一种基于伪距差分增强的时间同步方法，给出了系统原理和基本组成，运用总体最小二乘法解算分布式节点的先验钟差信息，并利用卡尔曼滤波构建了主从节点间的时间同步算法模型.仿真校验与结果分析显示，相比独立GPS授时同步，本文提出的系统同步算法能够提高空间分布式节点同步精度，在基线距离平均为25km的条件下，可将节点同步精度控制在亚纳秒量级.