基于虚拟落点策略的月球返回飞船再入制导方法

针对长航程大偏差状况下阿波罗再入制导算法的精度退化问题提出改进,采用数值预测-校正方法规划和调制线性参数化的倾侧角剖面,给出了一种在全航程包络内适用的月球返回飞船再入制导方法。引入虚拟落点策略,在一次再入段利用算法预测能力预测二次再入段初始侧向偏差并进行前馈补偿,给出了简便有效的虚拟落点瞄准程序。大偏差任务想定下的蒙特卡洛仿真分析表明,该算法在3000km到10000km的再入航程范围内,能够确保偏差小于3km的落点精度。     

基于人工免疫算法的地球-火星小推力转移轨道优化

利用人工免疫算法研究了地球-火星小推力转移轨道优化问题。首先针对地球-火星转移轨道的特点建立系统模型并进行归一化处理;然后通过参数化和罚函数将小推力轨道优化问题转化为非线性规划问题;最后提出一种引导型人工免疫算法(Guiding Artificial Immune Algorithm,GAIA)并对该优化问题进行寻优。仿真算例表明,该算法收敛速度快,寻优精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题;同时验证了GAIA用于小推力轨道优化的有效性。     

基于STLS的卫星质量质心在轨估计

提出了一种使用结构总体最小二乘(Structured Total Least Squares,STLS)进行卫星质量和质心参数在轨估计的方法。其相对于现有方法有三个优点:采用完整的动力学模型,考虑敏感器测量误差,估计模型中不包含误差很大的推力值。首先推导了卫星质量和质心参数的估计方程,将其化为STLS模型的形式,对该模型定义了质量质心参数的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured Total Least Norm,STLN)算法进行具体求解。证明了当敏感器噪声为高斯分布时,该估计为极大似然估计。仿真结果验证了该STLS估计方法的有效性。     

环境减灾卫星国际服务模式探索与成效

环境与灾害监测预报小卫星星座是我国对地观测系统的重要组成部分。2008年9月6日,我国成功发射环境与灾害监测预报小卫星星座A、B两颗光学小卫星（简称“环境减灾-1A、1B卫星”）。环境减灾-1A、1B卫星成功发射以来,民政部国家减灾中心（民政部卫星减灾应用中心）积极组织开展卫星在轨测试、运行管理、减灾应用、用户服务与宣传推广等工作。目前,卫星运行状态良好,各项指标正常。一年来,在成功应对国内数十场新发灾害监测与评估,积极开展国内应用服务的同时,也积极探索国际服务模式,拓展为国外救灾工作提供灾害监测产品服务,并先后成功应对澳大利亚森林大火、加拿大火灾、中缅边境火灾、海地特大地震等灾害应急监测与评估工作,在国际上获得好评,展示了我国空间技术在减灾救灾工作中的良好应用,树立了我国和平利用空间技术的大国形象。     

基于磁悬浮控制力矩陀螺的航天器姿态高精度高带宽测量方法

针对航天器姿态测量精度和带宽之间相互制约问题,提出一种基于磁悬浮陀螺的航天器姿态高精度、高带宽测量方法。根据刚体动力学和坐标变换原理建立磁悬浮转子径向转动合外力矩模型。在框架静止条件下,通过实时检测磁悬浮控制力矩陀螺（MSCMG）中的磁轴承电流、磁悬浮转子位移,计算出磁悬浮转子径向转动所受合外力矩以及磁悬浮转子径向偏转信息,间接得到航天器运动对磁悬浮转子径向转动作用力矩,进而求出航天器单轴姿态角速度和姿态角加速度。不同带宽下的仿真结果表明,本测量方法能同时检测出航天器单方向的姿态角速度和角加速度,并且满足高精度高带宽要求。     

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

基于GTLS的零动量卫星惯量矩阵在轨辨识

使用广义总体最小二乘(GTLS,generalized total least squares)方法对零动量卫星进行惯量矩阵在轨辨识.提出了GTLS算法的先验最小距离解的定义:当测量信息不足以确定唯一解时,解空间中最接近先验估计的解.给出了先验最小距离解的算法,并应用于惯量矩阵在轨辨识.仿真结果表明了该辨识方法的有效性及先验最小距离解相对于最小范数解的优越性.     

二维非结构网格的生成及其Euler方程解

 采用推进阵面法生成三角形非结构网格,用多重网格技术求解泊桑方程以取得结构背景网格.提出了一种高效的边界剖分法,并用它来生成初始阵面.另外,还提出了一种新颖的数据结构——数组链接表,用它来存贮网格数据.用有限体积法在非结构网格中求解了二维可压缩Euler方程,给出了单段翼型和多段翼型的算例,并与实验结果进行了比较和分析.     

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。