一种利用剩磁标定的星光/磁测备份自主导航方法

针对空间机动平台GNSS导航系统易受干扰的缺陷,提出一种基于剩磁标定的磁测/星光备份的自主导航方案。当GNSS信号完好时,利用GNSS高精度测量信息和磁强计/星敏带剩磁干扰的联合测量信息不仅可实时估计出机动平台导航参数,同时准确标定出运行环境的剩余磁场强度;当GNSS信号受干扰中断时,在剩磁准确标定的基础上启用磁场/星光备份自主导航方案完成机动平台的导航参数实时估计。由仿真结果可知,当GNSS信号正常时该导航方案具备较高的剩磁标定精度,三轴标定误差为0.026nT,0.293nT,0.107nT;而当GNSS信号受干扰时,备份导航方案三轴位置估计误差为87.3m,172.5m,65.2m,三轴速度估计误差为0.78m/s,0.86m/s, 1.04m/s。 仿真结果表明该方案具备较强的可行性。     

基于卫星监视几何精度因子的UDRE值估计方法

星基增强导航系统(SBAS,Satellite Based Augmentation System)通过向用户提供用户差分距离误差(UDRE,User Differential Range Error),来保证广播星历和星钟改正数的精度并增强用户的完好性性能.给出了一种用于主控站的UDRE计算方法,提出了卫星监视几何精度因子(SSDOP,Satellite Surveillance Dilution of Precision)的概念.基于UDRE和SS-DOP的表达式,通过数学推导发现UDRE受到SSDOP和限制因子的影响,而限制因子可以用其统计平均值0.7438来替代,建立了由SSDOP估计UDRE的表达式.仿真结果表明:利用SS-DOP估计出的UDRE值,其误差不超过0.8 m,能够反映出当前卫星UDRE的特性,可以作为用户在无法接收完好性信息时快速推算UDRE的一种可行手段.     

基于空间变异特性的格网电离层延迟估计方法

广域增强系统采用格网模型校正用户电离层延迟误差,为保证理想的校正效果,必须精确估计格网点电离层延迟。电离层延迟的空间相关性是完成这一估计的理论依据。针对传统反距离加权法因不能准确描述这种空间相关性而使得估计效果受限的问题,依据空间统计学原理建立了电离层延迟空间变异函数模型,提出一种新的权值计算方法,并通过实际观测数据进行了仿真验证。结果表明,相比于传统方法,这一方法能明显改善格网点电离层延迟估计效果,尤其在穿透点观测数据稀疏的区域,其改善效果更为明显。     

面向深空时变信道的数据传输策略

将呈现随机“好”、“坏”状态跳变的深空Ka频段链路噪声温度建模为两状态Gilbert-Elliot信道,考虑深空下行发送端只能获得延迟的信道状态信息（CSI）的限制,结合部分观测马尔科夫决策理论设计了基于延迟CSI预测信道状态的自适应最大化吞吐量传输策略。理论推导了在深空通信环境下最优传输策略的关键阈值,并给出了简化的闭合解计算式。通过地球-火星通信参数仿真,校验了该方案能有效提高吞吐量,提高文件传输效率。     

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

欠驱动航天器飞轮控制方法

针对应用任意剪刀对构型飞轮群的欠驱动刚体航天器姿态控制问题,将飞轮群与航天器看作整体系统进行建模,从整体系统可控性角度分析采用传统模型进行控制系统设计存在的局限性。随后通过对飞轮群角动量集合描述,得出航天器姿态可机动集合。由于飞轮群构型的任意性及航天器的欠驱动特性,导致具有初始角动量的整体系统难以针对系统状态方程采用Lyapunov函数方法进行状态反馈控制器设计,同时为了保证存在外扰动力矩的航天器姿态机动精度,采用非线性预测控制方法实现系统的反馈控制。所提控制算法实现了任意飞轮群剪刀对构型、飞轮群角动量非饱和条件下,任意系统初始角动量欠驱动航天器在姿态可机动集合中的机动控制。仿真结果表明,系统具有良好的控制性能及精度。     

基于正交循环码的M-ary扩频解扩新算法及FPGA实现

针对基于正交循环码M-ary扩频解扩算法消耗硬件资源较多的问题,提出一种以折叠匹配滤波器为基础的算法及FPGA实现方案。选择合适的计算时钟,算法使用6个加法器和4个乘法器即可实现非相干解扩,比传统相关解扩算法节省资源,两者消耗资源之比随进制数M的增加而降低。实验结果证明了算法的正确性和有效性。     

一种深度强化学习制导控制一体化算法

研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

KM6水平舱综合复压系统设计与仿真分析

综合复压系统是载人地面试验设备的重要分系统之一,主要用于载人试验一旦出现重大故障和事故时,对试验舱进行紧急复压,让舱体迅速恢复到正常大气压力环境。文章介绍了KM6水平舱综合复压系统的流程设计;对系统的紧急复压能力进行了数值计算和仿真分析,其结果与系统调试结果基本吻合。表明仿真模型的建立及分析正确可信,综合复压系统流程设计能够满足设计要求。