基于有限Fourier级数的航天器转移轨迹设计

针对航天器小推力转移轨迹的初始设计问题，利用基于三阶Fourier级数的设计方法实现了航天器小推力的多圈转移。同时，基于有限Fourier级数的形状法，对具有多个约束条件的小推力多圈转移轨迹进行了优化设计。选取了共面同轴同偏心率的初始和末端轨道位置，对所提出的方法进行了仿真验证。结果表明：与改进逆五阶多项式形状法相比，所提出的方法虽然增加了转移时间，但当转移圈数为5圈、有限Fourier级数的项数为10时，可减少将近75%的转移速度增量，同时大大减小了所需的最大推力加速度的值。     

考虑星历误差的天文测角/时间延迟量测组合导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量，可以提供探测器相对反射天体的距离信息，与星光角距量测量结合，可以提高导航性能。然而，星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量，火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题，提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法，建立了包含火卫一位置及速度的状态模型，利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计，仿真结果表明，提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响，为探测器提供高精度的自主导航信息。     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据，也是小天体测绘，着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型，表示小天体在相机坐标系中的姿态变化；然后定义小天体旋转的状态方程，推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪，利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中，在仿真相机与小天体相机100 km距离上，分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值，图像上特征点跟踪精度，相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明，提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

小卫星侦察星座性能评估研究

针对小卫星侦察星座性能评估问题，从覆盖、成本和弹性三方面对小卫星侦察星座的性能指标进行研究，分别构建了考虑存储容量约束的覆盖能力评估模型、成本估计模型以及弹性能力评估模型。在覆盖能力评估模型中，将卫星存储容量作为约束条件，结合卫星覆盖几何模型分析了卫星对地侦察的工作条件，提出考虑存储容量的覆盖指标计算方法；通过小卫星成本模型(small satellite cost model,SSCM)对星座各分系统的成本进行估计；在弹性评估模型中，提出了星座性能损失率指标，并根据星座失效状态概率函数确定了不同失效状态下星座性能损失率的权重。将上述模型应用于SkySat和吉林一号星座的性能评估过程中，结果表明SkySat比吉林一号覆盖能力强、成本低，弹性差。提出的三个模型可用于评价星座优劣，为小卫星侦察星座的建设和性能评估工作提供参考。     

天文光谱测速导航技术与应用思考

随着我国航天技术的发展,航天器对导航系统的精度、自主性、实时性等综合性能需求越来越高。天文光谱测速导航作为近年来提出的新型自主导航技术,具有直接获取航天器速度信息且实时性好、测速精度高等特点,具有广阔的应用前景。在梳理近年来天文光谱测速导航研究进展的基础上,结合天文光谱测速导航的特点,深入思考并提出了若干天文光谱测速导航技术应用组合。基于当前航天任务的需求和研究的难点,结合国内外技术趋势和我国实际工程需求,指出了天文光谱测速导航技术未来的重点研究方向及内容。天文光谱测速导航为我国航天探测工程任务导航提供了一条崭新的技术途径,对天文光谱测速导航技术的持续研究将有力促进我国航天领域导航技术的发展,提升天文导航理论研究能力和工程研制技术水平。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

某型压差活门的动态特性分析

压差活门是航空发动机数控系统燃油计量装置中重要的液压部件,其稳定性和动态性能直接影响控制系统的整体性能。根据压差活门非线性微分方程,采用小偏差线性化方法,推导出了压差活门的动态数学模型,得到了压差活门的方框图以及传递函数。选取某压差活门参数建立了Simulink仿真模型,分别在频域和时域分析了其动态性能。结果表明:在频域上,比较了有无节流器时的回路增益函数伯德图,认为敏感油路上的节流器可以改善稳定性且提高控制精度,通过设计节流器的尺寸可以调节穿越频域,从而改善系统的动态性能;在时域上,分析了不同节流器尺寸下阶跃响应的动态性能,其试验结果与实际工程经验一致。     

TopPixelLoss:类别不均衡的遥感影像语义分割损失函数

针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题，提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵，然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序，随后确定一个K值作为阈值，筛选出前K个交叉熵最大的像素，最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均，做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上，使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明，不同的K值，使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比（MIoU）、F1-score、准确度（ACC）都最高;当K值为5×104时效果最佳，MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数     

A robust object-based shadow detection method for cloud-free high resolution satellite images over urban areas and water bodies

Unwanted contrast in high resolution satellite images such as shadow areas directly affects the result of further processing in urban remote sensing images. Detecting and finding the precise position of shadows is critical in different remote sensing processing chains such as change detection, image classification and digital elevation model generation from stereo images. The spectral similarity between shadow areas, water bodies, and some dark asphalt roads makes the development of robust shadow detection algorithms challenging. In addition, most of the existing methods work on pixel-level and neglect the contextual information contained in neighboring pixels. In this paper, a new object-based shadow detection framework is introduced. In the proposed method a pixel-level shadow mask is built by extending established thresholding methods with a new C₄ index which enables to solve the ambiguity of shadow and water bodies. Then the pixel-based results are further processed in an object-based majority analysis to detect the final shadow objects. Four different high resolution satellite images are used to validate this new approach. The result shows the superiority of the proposed method over some state-of-the-art shadow detection method with an average of 96% in F-measure.     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。