GEO/IGSO混合区域导航星座的设计与优化算法

区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力，且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型。提出一种基于GEO（地球静止轨道）和IGSO（倾斜地球同步轨道）的区域导航星座设计方法。基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集，并考虑地球扁率长期摄动影响，计算星座轨道参数。以导航服务区的统计GDOP（几何精度因子）为目标函数，利用差分进化算法构建星座优化模型。以印度IRNSS的7星星座为例，仿真检验了设计和优化算法的正确性，讨论了IRNSS星座优化构型和轨道类型选取。本方法采用的对称星座设计参数少，能够提升GEO/IGSO混合区域导航星座的全局优化效率，为后续非对称星座快速提供最佳星数和构型设计。     

低轨Walker星座构型偏置维持控制方法分析

针对低轨（low earth orbit,LEO）Walker星座构型稳定性维持问题，分析了低轨卫星的轨道摄动和星座构型稳定性的影响因素。通过分析低轨Walker星座的轨道摄动和相对漂移特点，提出了两次偏置策略。首先，依据未偏置时星座相对漂移量拟合得出第一次偏置时的偏置量。然后利用第一次偏置后的相对漂移量拟合得出第二次偏置量，消除残余项影响。两次偏置量叠加，使相对漂移大大降低。结果表明，低轨Walker星座中各卫星的初始参数偏差造成了升交点赤经和沿迹角相对漂移的发散，两次偏置策略可将两种星座的相对漂移量降至0.1°以下，证明了策略的有效性，提高了星座构型稳定性。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

面向多属性条件的空间对象检索算法

针对现有空间索引不能满足多样化的检索需求,提出两种新型空间索引,能够同时面向空间属性、文本属性与划分属性进行空间对象检索。将分类技术应用于空间对象检索中,提出了基于划分索引与IR-Tree的混合索引以及先划分索引再IR-Tree的索引方法,不仅满足了多样化的空间检索需求,而且有效地解决了传统空间索引更新维护代价大的问题。基于真实的北京市POI数据集进行实验,结果表明本文提出两种索引是有效的且检索效率高。与传统空间索引相比,提出的空间索引很好地解决了具有划分属性的空间对象检索问题,并且具有较高的检索效率。     

考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程，进而导致测试性增长模型（TGM）跟踪与预计精度低的问题，提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理，得到剩余测试性设计缺陷（TDL）具有先增后减的铃形变化趋势；在此基础上，分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷（RTDL）变化趋势，研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型；最后，以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明：基于该测试性增长试验数据，Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律，测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。     

Sliding mode control design for oblique wing aircraft in wing skewing process

When the wing of Oblique Wing Aircraft (OWA) is skewed, the center of gravity, inertia and aerodynamic characteristics of the aircraft all significantly change, causing an undesirable flight dynamic response, affecting the flying qualities, and even endangering the flight safety. In this study, the dynamic response of an OWA in the wing skewing process is simulated, showing that the three-axis movements of the OWA are highly coupled and present nonlinear characteristics during the wing skewing. As the roll control efficiency of the aileron decreases due to the shortened control arm in an oblique configuration, the all-moving horizontal tail is used for additional roll and the control allocation is performed based on minimum control energy. Given the properties of pitch-roll-yaw coupling and control input and state coupling, and the difficulty of establishing an accurate aerodynamic model in the wing skewing process due to unsteady aerodynamic force, a multi-loop sliding mode controller is formulated by the time-scale separation method. The closed-loop simulation results show that the asymmetric aerodynamics can be balanced and that the velocity and altitude of the aircraft maintain stable, which means that a smooth transition is obtained during the OWA’s wing skewing.     

收集处理方法对含铝固体推进剂凝相燃烧产物特性影响

含铝固体推进剂凝相燃烧产物特性对固体火箭发动机的燃烧效率、燃烧稳定性和绝热安全性等影响重大。为获得准确可靠的凝相燃烧产物的理化特性,利用定压燃烧装置来收集凝相燃烧产物,采用马尔文激光粒度分析仪、扫描电镜及X射线衍射仪对产物进行表征,研究收集介质、干燥处理和超声分散对凝相燃烧产物性质的影响。结果表明,使用水收集获得的凝相燃烧产物平均粒度与氮气收集条件下相比大60%,水收集法适用于研究推进剂近燃面凝相燃烧产物。干燥处理能保证凝相燃烧产物样品中大尺寸颗粒的有效取样,在粒度测试之前需要对样品进行干燥处理来获取准确的凝相燃烧产物粒度分布数据。超声分散会导致大颗粒团聚物含量降低,小颗粒团聚物含量升高,最终显著降低凝相燃烧产物平均粒径。粒度测试时,在80kHz条件下,超声分散参数设定为40 W,5 min较为合适。基于研究结果,提出了一套科学合理的凝相燃烧产物收集处理方法。     

ORB-SLAM系统优化框架分析概述

首先阐述了ORB-SLAM系统的核心思想和基本框架,介绍了SLAM系统中光束平差法的应用实现,然后针对视觉里程计部分不同的关键帧位姿优化过程分别进行了详细阐述,并利用KITTI数据集的不同序列的实验结果进行比较研究,给出了核心的光束平差法在ORB-SLAM中的具体工作方式及性能分析,最后讨论和分析了ORB-SLAM的优势和不足。     

虚拟多触角探测的高超声速滑翔飞行器再入机动制导

针对高超声速滑翔飞行器再入过程中面对的多约束问题，提出一种基于虚拟多触角探测的路航点规划机动制导策略。该机动制导策略通过飞行器最大转弯轨迹计算速度-剩余地面距离-航向角约束，在分段定点模式中发出多条粗略预测触角，引用触角末端反馈的信息计算优先级以确定临时路航点；同时在机动制导模式中发出精细探测触角，计算触角末端信息优先级，经倾侧角延时滤波器得出控制指令，对飞行器进行机动制导。基于多触角探测的路航点规划机动制导策略，降低了三触角机动制导方法中的计算时间；同时，4种典型禁飞区条件下的仿真结果表明，该策略能够有效稳定地解决机动制导过程中的多约束问题。     

期望状态序列导向的深空探测器规划修复方法

Aiming at the challenges caused by the persistence, concurrency and energy consumption of probe actions, a plan repair method of deep space probe based on the expected state sequence is proposed. In this method, the expected state sequence is formed of the expected effect of the unfinished action and the expected precondition of the unexecuted action in the pre designed plan, according to the execution status of the action. The expected state sequence is an ordered set of states with mixed logic and energy, providing subgoals for plan repair and also transforming the plan repair problem into the state transition path searching problem. During the search, the plan repair strategy with energy supply priority is proposed, which separates the logic repair from energy repair to reduce the difficulty of solving the problem. And this method enables the probe to recover from plan failure autonomously. Finally, the effectiveness and rationality of the proposed method are verified through simulation by taking the Mars Orbiter as an example.