Impact of rain on wave retrieval from Sentinel-1 synthetic aperture radar images in tropical cyclones

The main objective of our work was to investigate the impact of rain on wave observations from C-band (~5.3 GHz) synthetic aperture radar (SAR) in tropical cyclones. In this study, 10 Sentinel-1 SAR images were available from the Satellite Hurricane Observation Campaign, which were taken under cyclonic conditions during the 2016 hurricane season. The third-generation wave model, known as Simulating WAves Nearshore (SWAN) (version 41.31), was used to simulate the wave fields corresponding to these Sentinel-1 SAR images. In addition, rainfall data from the Tropical Rainfall Measuring Mission satellite passing over the spatial coverage of the Sentinel-1 SAR images were collected. The simulated results were validated against significant wave heights (SWHs) from the Jason-2 altimeter and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts data, revealing a root mean square error (RMSE) of ~0.5 m with a 0.25 scatter index. Winds retrieved from the VH-polarized Sentinel-1 SAR images using the Sentinel-1 Extra Wide-swath Mode Wind Speed Retrieval Model after Noise Removal were taken as prior information for wave retrieval. It was discovered that rain did indeed affect the SAR wave retrieval, as evidenced by the 3.21-m RMSE of SWHs between the SAR images and the SWAN model, which was obtained for the ~1000 match-ups with raindrops. The raindrops dampened the wave retrieval when the rain rate was < ~5 mm/hr; however, they enhanced wave retrieval for higher rain rates. It was also found that the portion of the rain-induced ring wave with a wave number > 0.05 rad/m (~125 m wavelength) was clearly observed in the SAR-derived wave spectra.     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

弱引力下小行星动量驱动机器人的可控跳跃行为

以小行星表面着陆探测为背景,提出一种动量驱动机器人(MoRo)以满足弱引力复杂环境下的探测需求。该机器人利用弱引力环境下的摩擦和碰撞特性,通过主动辨识环境参数,规划和控制动量轮以产生期望的驱动力矩,完成可控性跳跃及腾空后的稳定拍照等任务。首先,基于MoRo的动量轮刹车机构特性,分析了MoRo在弱引力环境下的跳跃机理并对其跳跃方式进行了规划;接着考虑动量轮驱动机构三闭环伺服系统的非线性特性,基于Herze碰撞模型和Karnopp摩擦模型建立了MoRo在小行星表面的跳跃行为动力学模型;其次,使用机器学习算法建立环境参数和MoRo运动的函数关系,并基于环境参数规划动量轮转速实现跳跃距离和腾空高度的可控。最后,通过数值仿真校验了MoRo跳跃规划方法和控制方法的可行性。     

部署retro-GEO巡视器的月球借力飞行轨道分析

retro-GEO是指逆行（retrograde）地球静止轨道（geostationary Earth orbit, GEO），该轨道与GEO轨道高度相同或相近，但倾角为180°，安装在retro-GEO卫星上的巡视器可每12h对GEO带空间资产附近碎片环境安全预警。直接西向发射retro-GEO卫星存在地面测控和发射能耗较大的困难。基于平面四体模型，为降低设计变量敏感性，以近月点参数为设计变量，建立了部署retro-GEO巡视器的月球借力飞行轨道设计模型，利用轨道动力学模型延拓策略，得到该类轨道绕月后返回地球飞行时长只能约为114.79h，该结论可用于求解该类轨道高精度轨道动力学模型解。     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点，分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先，通过分析拦截弹与目标的相对运动关系，推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件，此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定；其次，以拦截弹和目标速度前置角为坐标系，推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成，RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成；然后，利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间，得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论；最后，开展了四种情形下的仿真，验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

单向电永磁作动器结构优化与动态特性分析

针对电磁作动器的使用要求，设计出一种具有能耗低、吸力大及响应快等特点的新型单向电永磁作动器。结合有限元仿真软件，利用有限元法研究作动器的结构参数如铁芯齿形结构、平面结构、无永磁结构、铁芯的倾斜角度及衔铁位移（气隙厚度）等因素对作动器电磁吸力和响应速度的影响。结果表明，电磁吸力随着作动衔铁位移的增加而大幅度减小；倾角结构的铁芯设计能使作动器性能达到最佳，且铁芯的倾斜角度为50°时，电磁吸力有最大值3071N。     

不同密度弹丸对水冰的超高速撞击成坑实验

为了研究冰冻天体表面撞击坑的形成与演化，开展了水冰的超高速撞击成坑实验。使用二级轻气炮发射1.0 mm直径的球形弹丸，以3 km/s、5 km/s和7 km/s速度对圆柱状冰块进行撞击。弹丸材料包括聚碳酸酯和不锈钢两种，冰块温度为253 K。实验观察到了不同弹丸和不同速度条件下，冰块中撞击坑的形貌特征。对撞击坑直径、深度和剖面形状进行了测量，并与文献中铝弹丸对水冰的撞击坑进行了比较分析。获得了水冰撞击坑特征随撞击参数的变化规律，结果表明：撞击坑直径和深度的主导机制不同，坑深主要由弹丸侵彻作用形成，而坑径主要由冰块的剥落所致；坑深比坑径具有更强的对于弹丸密度的依赖性，高密度弹丸撞击坑直径具有比低密度弹丸更强的对于撞击速度的依赖性；撞击坑体积与撞击能量成正比，高密度弹丸形成的撞击坑直径表现出“能量缩比”行为，而低密度弹丸形成的撞击坑直径表现出“动量缩比”行为。     

酚醛树脂基纳米多孔材料的制备及结构调控

酚醛树脂基纳米多孔材料（Phenolic Resin-based Nanoporous Materials，PNM）是满足新一代航天飞行器轻质、高效隔热需求的新型热防护材料，传统制备方法中需使用超临界干燥技术，制备周期长、成本高。本研究通过两步法，即先合成线性酚醛树脂，再进行溶胶-凝胶的方法，实现了常压干燥PNM的制备。系统研究了固化剂含量、固化温度和固化时间对材料结构的影响和调控作用，分析了影响材料收缩率和热稳定性的因素。结果表明，PNM的微观纳米结构的变化会影响材料干燥后的收缩率，制备大颗粒、大孔径的微观结构更有利于降低材料的收缩率。而PNM的热稳定性主要受交联反应过程形成的化学结构的影响，通过优化固化剂的含量可提高PNM的热稳定性。当固化剂含量为10%，固化温度提高至150℃，固化时间延长至48 h的条件下，获得的PNM有最高的热稳定性（900℃下的残碳率为54.2%）、最发达的孔结构（比表面积为264.0 m²/g、孔容为2.67 cm³/g、平均孔径为40.0 nm）和最小的收缩率（0%）。此PNM制备方法简单、性能优异，在未来航天飞行器上有广阔的应用前景。     

基于工厂模式的OSLC数据集成接口设计与实现

复杂软件系统往往由不同地域的研发团队采用不同的开发工具来协同完成，研发过程中存在数据难以集成的问题.基于开放式生命周期协作服务(OSLC)规范来设计软件协同开发数据接口，有利于提高软件协同开发的效率.首次结合工厂模式和OSLC规范设计并实现数据集成接口，将不同工具的数据集成抽象成统一的公共接口，从而采用统一的数据接口和规范实现不同工具的数据集成，有利于优化软件系统体系结构.以符合OSLC规范的Bugzilla缺陷管理系统和Jenkins持续集成工具的集成为例，以面向航天软件系统研发的SunwiseAEM一体化研发管理平台为载体，基于工厂模式设计并实现了符合OSLC规范的数据集成系统，实现了不同工具间的数据集成，提供了一种通用的、可扩展的数据集成方式.     

Research on navigation of satellite constellation based on an asynchronous observation model using X-ray pulsar

Pulsar navigation is a promising navigation method for high-altitude orbit space tasks or deep space exploration. At present, an important reason for restricting the development of pulsar navigation is that navigation accuracy is not high due to the slow update of the measurements. In order to improve the accuracy of pulsar navigation, an asynchronous observation model which can improve the update rate of the measurements is proposed on the basis of satellite constellation which has a broad space for development because of its visibility and reliability. The simulation results show that the asynchronous observation model improves the positioning accuracy by 31.48% and velocity accuracy by 24.75% than that of the synchronous observation model. With the new Doppler effects compensation method in the asynchronous observation model proposed in this paper, the positioning accuracy is improved by 32.27%, and the velocity accuracy is improved by 34.07% than that of the traditional method. The simulation results show that without considering the clock error will result in a filtering divergence.