低成本多小天体并行交会技术

小天体资源开发方兴未艾，为降低开发风险和成本，需要发射无人探测器交会观测多个待选目标小天体。传统多目标探测方案存在无法多次交会、成本高，周期长等不足。提出的低成本多小天体并行交会技术，能够对多小天体探测任务进行解耦，实现基于微纳飞行器的低成本多目标并行交会勘查，从而降低探测成本，缩短探测周期。该技术结合行星借力与不变流形机制构建了低能量星际转移方案。然后引入扰动流形思想，使微纳飞行器能够实现与目标小天体的快速交会。进一步，提出了一种多目标小天体探测全局搜索方法，该方法基于在日地halo轨道上停泊的微纳飞行器集群，逐次确定小天体探测目标，并利用上述方法完成了多微纳飞行器与多小天体的交会。数值仿真结果表明，该方案能够大幅度降低转移过程的燃料消耗，并缩短转移时间。     

小天体安全着陆与表面探测控制方法研究

针对探测器在小天体表面的弹跳式运动特点，提出一种表面运动控制方法。首先基于简化的运动模型，计算出探测器进行弹跳式转移所需的初始速度；然后通过对轨道方程的线性化，基于线性时变系统的求解方程，采用脉冲控制对每次弹跳的运动轨迹进行修正，增加控制精度；并分析转移距离与弹跳次数的关系；最后，以小行星1620 Geographos作为目标小天体进行仿真分析，验证了控制算法的有效性。结果表明，该控制方法可以应用于探测器在附着到小天体表面后的弹跳转移，也适用于弱引力环境下探测器的弹跳式探测。     

火星着陆自主导航方案研究进展

火星着陆导航技术是火星着陆过程的核心技术之一。围绕火星着陆环境特点与导航技术遇到的挑战,分析了目前火星着陆过程的导航能力和自主导航的发展趋势,并针对火星着陆过程的特殊性和导航需求,概述了火星着陆过程各阶段自主导航方案的研究现状与进展。进而从导航方案设计与配置、导航模型建立与仿真、导航方案性能分析等方面,对自主导航方案的最新研究进展进行了分析,并在火星着陆全过程自主导航方案综合仿真的基础上,获得了满足火星定点着陆要求的各阶段交接点应满足的导航精度。最后,基于目前技术现状和发展趋势,提出了构建"递进式三阶段"火星着陆自主导航方案的设想,可为未来火星着陆自主导航方案的设计与论证提供参考。     

高超声速滑翔飞行器三维自主再入制导方法

在严苛的热流、动压、过载等约束下,为了使高超声速滑翔飞行器在无动力再入过程中经过预先设定的航路点最终到达末端能量管理界面,提出一种基于轨迹在线生成加跟踪制导思路的三维自主再入制导方法。将再入轨迹分为初始下降段和滑翔段。初始下降段采用定常迎角和倾斜角策略。滑翔段轨迹在线生成分解为纵向规划和侧向规划:纵向规划中用于确定航程的阻力加速度-能量剖面由再入走廊上边界和下边界内插得到,侧向规划采用降阶的侧向运动方程根据航路点约束确定倾侧角反转的时刻。最后对该制导方法进行了仿真分析,仿真结果表明该制导方法能够在满足各种路径和终端约束要求下完成制导任务。     

行星着陆探测中的动力学与控制研究进展

着陆探测是获取行星特性和科学数据最直接、最有效的途径，也是目前技术难度最大、最为复杂的探测方式。在行星着陆探测过程中，动力学与控制是影响任务成败的关键因素之一。文章首先分析了行星着陆探测动力学与控制研究所面临的挑战与难题；然后，针对火星和小行星的着陆探测，重点分析了火星着陆进入段和下降段所涉及的动力学与控制，小行星附着探测动力学建模与制导控制的研究现状与关键问题；最后，提出了我国在行星着陆探测动力学与控制领域的未来重点发展方向。     

基于hp伪谱同伦凸优化的火箭垂直回收在线轨迹规划方法

针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。     

一种运载火箭时变结构模态参数辨识的确定性演化方法

针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究，基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型，提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力，将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底，构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型，并发展了两步最小二乘估计方法，实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法，建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型，对所提辨识方法进行了验证，结果表明：墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数；与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比，具有更好的辨识精度，并且能够准确地反映出模态局部细节特征。     

行星着陆轨迹优化技术研究进展

针对行星大气进入、动力下降过程动力学环境及约束条件等进行了分析,回顾了近年来行星着陆轨迹优化的研究现状。在此基础上,结合行星着陆轨迹优化技术在动力学特征、约束条件、不确定环境方面的特点,从非线性动力学的等价/近似变换技术、复杂约束条件下的最优轨迹快速求解技术、不确定条件下的能控/能达性分析技术三个方面,对行星着陆轨迹优化的关键技术进行了梳理。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标，考虑传感器探测概率与虚警概率，提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法，以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束，以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图），利用无人机实时探测信息，基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制，通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度，引导无人机搜索该区域，降低移动目标的遗漏概率；定制基于目标函数权重更新的重访机制，引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域，对疑似目标进行再次确认，减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构，将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题，提升了求解效率。在典型任务想定下，通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹，相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法，能够引导无人机捕获更多的移动目标，同时减少误判次数，有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。