一种用磁力矩器控制卫星姿态的新方法

本文研究如何用磁力矩器控制极地轨道上对地指向卫星的姿态。由于地磁场的方向在轨道上周期变化，卫星的姿态动力方程是一个线性周期系统。本文采用块能控标准形和滑动模态的设计思想，提出了种开关控制方法，可以保证线性周期系统的稳定性。文中给出一个仿真例子验证了此方法的有效性。     

加快信息化建设实现跨越式发展

分析了集团公司在信息化建设方面已经取得的成绩和存在的主要问题,提出了集团公司信息化建设的指导思想、目标、任务以及应采取的措施.     

美国深空探测战略的发展与演变

深空探测是指“对大于等于地月距离的天体开展的探测活动”。一般不包括地球轨道的空间探测。而在美国航空航天局（NASA）的空间探测发展规划和计划中．则统一简称为“空间探测”。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

无变革 不发展

遥感卫星"站得高,望得远",将人类的视角引向宇宙的高度。"大数据是工业社会的‘自由’资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。"近年来,卫星遥感产业发展迅速,各航天大国对于遥感卫星的投入都在不断增加,越来越多的新兴国家和商业公司开始拥有对地观测卫星系统。新兴力量的加入,有望降低数据和服务价格。同时,技术的融合,推动着遥感企业的发展变革。     

聚类分析在空间信息智能处理中的应用研究

空间信息服务平台由于实施标准,技术规范和类型格式等方面存在不一致和含糊不明确性,且空间信息数据量过于庞大,为有效的从中获取符合应用需求的空间信息,将聚类分析应用于空间信息的智能处理当中。首先进行空间信息数据的特征提取、扩充和合并,然后结合粗糙集模型和K原型算法进行聚类分析,最后通过选择和设计合适的评价指标对聚类结果进行评价,为空间信息数据的规范化和标准化处理提供一定的技术支持。     

基于SA*的CE-3巡视器机械臂就位探测任务规划

针对机械臂规划方法无法满足CE-3巡视器成像及探测光照约束、避碰及机械臂位形切换次数等约束的不足,提出一种基于SA^*的月面巡视器机械臂就位探测任务规划算法。该算法在机械臂的工作空间进行搜索,根据星历计算太阳光照以解决光照约束,通过层次包围盒高效准确地进行机械臂碰撞检测以满足机械臂与环境不存在干涉的约束条件,通过相邻运动行为的代价削减保证规划后机械臂位形切换次数最少。最终通过月面巡视器在轨任务结果验证该算法的可行性。     

多星任务规划中的FFFS-DTMB与ADTPC-DTMB算法

 多星对地观测任务规划是一类典型组合优化问题,针对该问题中常见的时间窗口冲突问题,根据同一时间窗口内的冲突任务的处理方式提出了两种有效处理此类问题的规划算法：带有冲突任务时间窗口后移的先完成先规划算法(FFFS DTMB)以及冲突任务共存性判断算法(ADTPC DTMB),并给出了关键步骤的算法过程与伪代码。完整的卫星任务规划过程包括了约束检查、优先级检查以及任务规划,不考虑任务间关系与优先级,主要研究处理具有时间窗口冲突的任务规划算法。文中给出的两种算法优化目标均为最大化规划任务数量。算法的主要思路是通过采用一个冲突任务替换一个已规划的任务,并将替换任务后移至下一时间窗口或在同一时间窗口内部后移。最终的评价结果显示了两种算法的有效性。     

轮地力学模型参数灵敏度分析与主参数估计

在星球探测过程中,星球车需要估计地面力学参数以及时调整控制策略,快速适应地形变化。针对形式复杂,参数耦合的轮地相互作用模型,采用Sobol灵敏度分析方法,分别对模型中的地面承压特性参数和剪切特性参数的灵敏度进行定量分析,筛选出沉陷指数与内摩擦角作为模型的主导参数,用于反映地面承压特性和剪切特性的变化。基于轮地相互作用力学平衡方程,通过简化应力分布公式,进一步推导出主导参数的解析表达式。通过以典型值固定非主导参数,利用系统状态参数和滤波处理完成地面力学特性主导参数的估计。结果表明,所提出的地面力学主导参数解析式及相应的估计方法能够快速反映地形的变化,沉陷指数估计的平均相对误差为2.8%,内摩擦角估计的平均相对误差小于3%。估计结果可准确预测车轮牵引力,为实现实时控制提供必要信息。     

月面无人自主采样返回任务动力下降点确定及验证

动力下降点确定是实施月面软着陆的重要环节,是多系统间复杂迭代的过程,涉及轨道设计、制导律设计、着陆目标的采样区确定、着陆及起飞安全分析。其设计结果直接影响了最终着陆点的位置和着陆过程的着陆安全,也间接影响采样安全和采样工程目标的实现结果。针对嫦娥五号在实施月面软着陆前确定动力下降点的任务需求,提出了通过多次轨道控制与最优标称制导轨迹搜索联合控制策略的动力下降点确定方法。首先,根据月面无人自主采样返回任务设计总结了动力下降点确定原理和约束条件;然后,详细论述了月面无人自主采样返回任务软着陆过程动力下降点确定方法;最后,通过嫦娥五号在着陆前主要的几次轨控实施结果分析了其对动力下降点的影响,同时综合了着陆区地形分析及着陆、起飞安全性分析,对动力下降点进行确定并根据最终在轨飞行结果进行验证。验证结果表明,基于“逐次逼近寻优方法”的月面软着陆环节动力下降点的确定方法有效,可以为后续地外天体软着陆等任务提供参考和借鉴。