基于遗传算法的航天器纯星光导航方法

对于地月转移轨道的航天器,提出了以地球和月球两个近天体与三颗恒星之间的星光角距作为观测量,采用最小二乘法进行位置解算的方法.鉴于该方法精度不高,进一步以月球和恒星的天文信息为观测量,利用行星敏感器测量航天器与地球、月球之间的几何关系,利用星敏感器识别星光,建立航天器的位置方程,并通过遗传算法解算位置方程,进而实现对航天...     

用于振动试验的高低温环境设备介绍

阐述了适用于振动试验的高低温环境设备研制过程，主要介绍了环境箱结构及温度控制方面的设计思想，并提供了有关调试数据。该设备主要特点是实用性强、操作简便并具有较高的温度控制精度。     

基于声震探测技术的靶场炸点坐标测量误差分析

针对靶场试验时需要精确确定弹丸落点（终点）坐标的问题,提出一种声震波联合定位方法,该方法具有监控范围大、不受自然条件影响、能发现未爆弹、性价比高、反应快等特点。该方法按照一定的阵形布设传感器,依据弹丸爆炸时产生的声波（或是未爆弹落地产生的震动波）到达各传感器的时间差,采用TDOA（TimeDifferenceofArrival,到达时间差）方法对弹丸落点坐标进行计算。具体阐述了TDOA方法的定位原理,并给出了整个测量系统的组成,简要叙述了整个测量系统的部署方案;采用GDOP（GeometricalDilutionofPrecision,几何稀释精度因子）方法分析了定位误差的主要影响因素,并对各种影响因素带来的误差量进行了详细分析与计算;最后采用本文设计的测量系统针对大口径火炮弹丸终点坐标的测量在靶场进行了试验,试验结果与理论分析的误差较一致,定位精度满足测量的要求。该方法满足靶场快速测量的要求。     

非合作运动辐射源照射的目标检测方法研究

研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下的地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了地杂波环境下的运动目标空时频联合检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上的可分性解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法推广为对时域数据的空域-频域二维联合滤波,仿真结果表明当目标信号与杂波信号在空时频三维域不出现重合的条件下,该方法能够有效地抑制杂波和噪声,实现地杂波背景下的动目标检测。
     

星光折射导航星的改进三角识别捕获

高精度星光折射间接敏感地平的自主导航方法,目前被国内外尤为关注。本文通过对星光折射导航观测对象———导航星捕获的研究,采用了改进的三角匹配算法并结合恒星星表,确定出导航观测星星光方向,同时依据对飞行器在轨观测星的几何关系推导,利用Unscented卡尔曼滤波算法确定航天器的在轨位置和速度。该方法能比较真实地模拟飞行器实际在轨的导航情况。仿真表明,真实星表导航精度大于人造星场;通过比较导航系统捕获20,40,60,80颗折射星的4种情况,可知捕获到的导航星的数量越多,导航精度也随之提高。     

分时段实时观测脉冲星的单探测器导航方法

传统的X射线脉冲星导航系统需要同时观测3~4颗脉冲星,有效载荷的质量和功耗极大。针对航天器环地飞行中受地球遮挡、探测器可探测范围等因素影响,导致脉冲星并非所有时刻均可见的现象,提出了单探测器分时段实时观测脉冲星的导航方法。根据航天器的实际飞行情况,系统分析探测器在不同探测范围下对脉冲星实时的可见性状况,从每时段的可见星中选取单星进行导航。仿真表明,该方法可大大提高单探测器的导航性能,导航位置误差达到337m,同时有效地减小了导航系统的重量,为X射线脉冲星导航的工程实现提供了参考依据。     

航星座自主运行平行系统的轨道计算方法

构建一个能够与实际卫星导航系统长期保持时空一致的平行系统,可为导航星座自主运行提供一个监视与评估平台。针对建设该平行系统所需的高逼真轨道计算问题,引入平行系统理论的思想,在分析历史精密轨道的基础上,提出高精度轨道计算与预报方法。该方法以不断更新的精密轨道作为输入,利用PID增量式算法或时变加权法进行数据平滑,使得轨道计算结果始终与实际系统保持高度一致性。试验结果表明,该方法可使卫星轨道计算的结果与实际卫星轨道长期保持在分米量级。     

基于卫星编队的空间碎片视觉高精度导航方法

视觉方法被广泛应用于空间碎片这类和卫星之间没有任何通信的非合作目标导航。针对观测过程中视觉传感器的像差偏差引起位置不确定的问题,提出了利用卫星编队的立体视觉导航方法。首先,利用卫星编队构造了长基线的视觉传感器,通过Fisher矩阵对系统的可观测性进行了分析,验证了系统是可观的;其次,对视觉传感器进行了误差分析,通过安排最优视差角,使多颗卫星的观测信息融合达到最优;最后,应用卫星编队的视觉导航方法对空间碎片进行了导航仿真验证。结果表明,基于卫星编队的视觉导航方法可以显著减小观测误差,精度能达到01m量级,而且编队构形简单,易于工程实现。     

风力发电机输出功率条件子集区间估计方法

根据风力发电机的风速和输出功率历史数据,对风机输出功率均值与风速的关系进行最小二乘参数辨识,以此为基础求出风机输出功率偏差与风速的关系。采用Python概率分析确定风机输出功率偏差各子集的概率分布类型,估计其特征参数,以求出其概率密度函数,进而对风机输出功率偏差进行概率置信区间预测。基于风机输出功率均值与风速的关系和风机输出功率偏差子集的置信区间估计模型,实现了根据风速预报值对风机输出功率的置信区间进行预测。用实际风机的历史纪录对所提方法进行了测试和验证。结果表明:基于风速将风机输出功率偏差划分成多个子集,可提高风机输出功率概率置信区间预测的精准度。