多任务在轨服务模块化智能航天器技术研究

首先介绍了在轨服务技术的分类及国内外近期研究进展,结合各国已开展项目的验证情况,分析了在轨服务模式、适应多任务在轨服务航天器的发展思路。为适应卫星发射和在轨服务的任务需要,提出了多任务服务航天器的方案设想,以期降低在轨服务操作的难度,提升在轨服务系统执行多任务的能力。最后初步分析了用于演示验证任务的服务航天器总体参数及任务规划。     

多航天器在轨管理模式建立与实践

针对航天器在轨管理工作评价颗粒度粗、技术监视手段不足,以及服务质量和管理效率不能满足用户需求等瓶颈问题,提出了以提炼管理要素为手段、全流程精细化管理为核心的多航天器在轨管理模式,并提出了智能化、多元化、集约化等支持与保障方式。实践结果表明:多航天器在轨管理模式有效提升了在轨管理效能,确保了170余个航天器的在轨稳定运行,提升了航天器运行管理能力及用户满意度。     

一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法

针对重力测量卫星质心在轨标定算法中存在的陀螺精度不高且易失效的问题,提出了一种应用星敏感器和静电加速度计的质心标定改进算法。在该算法中,将一个明显大于干扰力矩的周期性磁力矩,作用于卫星上;将星敏感器观测量代入预测滤波器中,估计卫星的角速度及角加速度;利用静电加速度计信息设计扩展卡尔曼滤波,从而实现卫星质心的标定。数学仿真结果表明:此算法能够对卫星的角速度及质心位置进行实时估计,卫星质心三轴最佳标定精度均优于0.05mm,可实现陀螺失效情况下卫星质心较为精确的标定。     

推进剂微重力加注稳定性仿真分析

针对表面张力贮箱的空间补给,分析了其中的加注稳定性问题,并用FLUENTVOF模型对其进行仿真模拟.分析表明微重力下推进剂加注极易发生不稳定的气液混合现象,需要对加注流量进行控制,或者在贮箱内部增加挡板结构以消减入口液体的动量.     

一种源包和虚拟信道相结合的AOS调度算法

针对目前高级在轨系统(AOS)应用中遥测调度算法大多没有同时支持源包和虚拟信道2级调度的问题,提出一种基于AOS遥测源包调度和虚拟信道调度相结合的算法,实现同时对源包调度和虚拟信道调度层面的支持。针对源包调度,提出一种基于源包刷新率的动态优先级调度算法,以保证实时数据及时下传。针对虚拟信道调度,提出一种采用最重要(VIP)/同步/异步相结合的3级调度,保证信道的合理分配利用。分别采用源包调度策略、虚拟信道调度策略和文章提出的算法策略,对某航天器下行数据的平均时延进行仿真。仿真结果表明:文章提出算法策略的平均时延,低于源包调度策略和虚拟信道调度策略,比单独采用源包调度或者虚拟信道调度的算法具有更高的复用效率和公平性。     

星载SAR在轨成像实时处理算法研究

星载合成孔径雷达(SAR)分辨率和幅宽的不断提高,其产生的原始数据率越来越大,采用在轨实时成像处理形成图像,在图像域再进行传统的图像数据处理和传输,有助于降低星-地数据传输速率,为了提高星载SAR在轨成像处理的实时性,文章分析了星上特殊条件对星载SAR处理算法实时性所提出的约束,对RD、波束域、CS等经典的星载SAR成像处理算法的运算量进行了比较,以CS算法为例,研究了相位补偿因子对CS成像处理算法的实时性影响,提出了一种补偿因子区域不变的CS成像算法,它极大地减少了成像处理算法的运算量,并通过仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

倾斜轨道星敏感器热控设计及在轨分析

倾斜轨道卫星星敏感器空间外热流复杂多变,同时兼具内功率集中、热容小等特点,这为星敏感器的热设计带来了很大的困难。文章以某临界倾角轨道卫星星敏感器热设计为背景,在详细外热流分析的基础上,提出了一种倾斜轨道星敏感器热设计方案,利用热分析软件Thermal Desktop对此热控系统进行了具体的热分析。星敏感器在轨遥测温度在-19.8^-5.1℃之间,满足温度指标要求,表明星敏感器热设计合理、有效,可为今后倾斜轨道星敏感器热设计提供设计依据。在此基础上,文章利用在轨遥测数据对星敏感器热分析模型进行修正,得出入轨初期星表主要热控涂层退化约为50%的结果,这对于分析近地轨道卫星在轨温度具有一定的参考意义。     

基于信息流的耦合数字卫星构建方法

针对卫星的地面测试、系统演练及在轨运行等需求,提出了基于信息流的耦合数字卫星构建方法,通过低成本、低风险、高效率的模拟硬件行为,解决了硬件未全部就绪的情况下,开展软件全生命周期的并行开发及测试;通过提供动力学、能源、热模型等耦合数学模型库,解决仿真系统和真实卫星行为差异问题,提供了在轨卫星故障链预演和分析平台.基于信息流的耦合数字卫星以虚拟处理器仿真为核心,通过硬件行为模拟,结合多物理场数字模型,扩展了数字卫星仿真的覆盖面,加强了仿真的真实性,降低了成本与风险.     

基于小波包能量谱的航天器在轨泄漏漏孔形状辨识方法

为了实现对航天器在轨泄漏漏孔形状的准确辨识,提出基于小波包能量谱和支持向量机的航天器在轨泄漏辨识方法。首先分析圆形、长方形、正三角形3种典型形状漏孔之泄漏信号的频域特点,之后运用小波包能量谱提取不同形状漏孔泄漏信号的特征值,最后运用提取的特征值配合支持向量机建立辨识模型,实现对漏孔具体形状的辨识。对该辨识方法进行试验验证,将3种形状的漏孔分为A、B两组,利用A组漏孔进行泄漏信号特征值提取与辨识模型的训练,再对B组漏孔进行辨识准确率测试;结果表明该方法可以实现对不同形状漏孔的辨识,在合适的小波包分解层数下,总体辨识准确率可达95.9%。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。