载人火星探测的行星保护

行星保护是影响载人火星探索任务的重要问题之一。载人探测的行星保护包括3个方面,即防止来源于地球的微生物污染目标星球的正向污染防护、防止外来生物对地球的潜在危害的逆向污染防护,以及确保航天员的健康和安全。国际宇航界已经开始针对载人火星探测的行星保护制定政策法规和开展技术研讨。本文介绍了行星保护的定义和法理依据,简要回顾了美国国家航空航天局在“阿波罗登月”中的行星保护措施,并对未来载人火星探测中的主要污染物、污染途径以及污染防护策略进行了初步探讨。     

浅析航天型号计量保证工作

计量保证工作是航天型号任务质量保障的基础，关系着型号任务的成败。主要介绍了航天型号任务中计量保证工作的现状和不足，结合航天型号任务的全流程工作，提出在型号任务各环节的计量保证工作建议。     

大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展

通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数，能够有效提高太阳能无人机的能量利用率，使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面，介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架；在续航评估方面，分析了目前的指标设计和应用方法；在能量管理策略方面，从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度，梳理了当前的研究现状。最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低，参数关系映射单一的问题，提出一种基于神经网络的不确定性分析方法，利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性，设计了能够替代复杂系统的神经网络结构，能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例，建立了仿真分析模型，并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比，验证了此方法的准确性和计算效率。     

Contingency target assessment,trajectory design,and analysis for NASA’s NEA scout solar sail mission

The presented study examines contingency target selection and trajectory design for NASA’s Near-Earth Asteroid Scout mission under the assumption of a missed lunar gravity assist. Two previously considered asteroids are selected as potential targets for the given scenario based on favorable orbital characteristics for launch dates ranging from June 27, 2020 through July 26, 2020. Initially, a simplified circular restricted 3-body problem + ideal solar sail model is utilized to survey trajectory options for a month-long launch window. Selected solutions from this data set are then converged in an N-body ephemeris + non-ideal sail model. Results suggest that NEA Scout can still perform asteroid rendezvous mission under the missed lunar gravity assist scenario with new targets, 2019 GF1, 2018 PK21, and 2007 UN12, based on the target launch dates. Further target assessment is carried out for 165 days beyond the current June 27, 2020 launch date.     

面向月球科研站任务的地月准实时遥操作模拟验证系统设计与关键技术研究

针对月球科研站任务地月遥操作需求和特点,设计地月准实时遥操作模拟验证系统,对其中的关键技术海量多尺度遥感数据环境感知、空地协同高精度定位、基于混合现实的预测仿真等进行了研究。提出了基于海量多尺度遥感数据的联合处理方法,环境感知数据融合可处理米级至厘米级环境感知结果;设计基于空地多运动平台协同定位的原型软件,空地协同地标约束下,定位精度不低于轨道器影像1个像素;开发了带有力觉反馈的预测仿真验证平台,在2~3 s变时延约束下可在仿真环境下协同演示遥操作过程,真实还原从端的遥操作作业场景,提高遥操作的执行效率和安全性。为地面人员的方案设计、操作手训练、故障处置等提供实时支持,为我国未来实施月球科研站任务筑牢基础。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

在轨任务规划的新型开发方法

作为未来航天器智能化的发展方向,在轨任务规划的实现是一项涉及多个领域知识的复杂软件工程问题,需要与之匹配的先进开发方法。本文基于动态语言和嵌入式操作系统,提出了一种在轨任务规划的开发方法;从需求出发,调研了一组适用于在轨任务规划应用的开源基础库,涉及航天器任务规划、地理信息数据库、地图投影、坐标变换、几何拓扑关系求解、线性规划等多个方面;将这些领域的典型开源库作为中间件移植到高性能星载计算机和嵌入式操作系统上,并进行了功能测试。本文的工作能给后续在轨任务规划系统的设计和实现提供启发和帮助。     

面向时序InSAR的卫星任务规划框架设计

随着国内自主雷达卫星和差分干涉合成孔径雷达技术(D-InSAR)及衍生的时序InSAR技术的发展,以时间序列上重复观测为主的长周期形变监测的应用与日俱增。对遥感卫星地面任务规划系统来说,规划和管理大量有时序关联的重复任务,从而最大限度地满足观测要求,是提升以形变监测为使命的雷达卫星运控效率的关键。在综合考虑雷达差分干涉任务序列性、一致性、周期性特征的基础上,设计了一种面向雷达卫星时序InSAR类型任务的规划框架,旨在规划序列任务时,考虑序列整体特性,进行序列任务组间的冲突检测。基于此方法,对现有的地面任务规划系统进行了优化升级,验证了框架的有效性。结果证明:该方法可快速、自动进行序列任务冲突消解,可为长周期序列任务的规划和管理提供设计参考。     

“嫦娥4号”中继星任务轨道确定问题初探

"嫦娥4号"任务将采用着陆器、巡视器和绕飞地月拉格朗日L2点中继星进行月球背面的探测,中继星已先期发射,进入环绕地月L2点的晕(Halo)轨道。在中继星使命轨道动力学模型的基础上,通过相关仿真工作,开展了中继星在Halo轨道上的摄动源量级及影响定轨预报的主要因素分析,结果表明:太阳光压摄动是其主要影响因素。为降低其相关影响,提高定轨精度,在太阳光压球模型的基础上,结合中继星在轨运行特点及其星体结构特点,提出了一种求解光压等效面积的方法。经仿真分析,使用修正后的太阳光压球模型进行定轨求解,速度精度可提升约一个量级。