航天员微重力作业训练系统重力补偿控制策略

针对航天员微重力作业训练系统的重力场补偿控制这一关键技术,进行了理论和实验研究。分析了模拟微重力环境的机理,确定了微重力作业训练系统的总体结构方案,提出了一种基于电流反馈的重力补偿控制及多干扰力补偿控制策略。通过虚拟重力补偿控制实验,验证了在地面环境、动态作业过程中,模拟物体在不同空间重力加速度环境下的运动规律,实现了在重力方向模拟空间环境下物体移动的作业训练效果。研究成果为在地面实现三维作业训练系统的控制奠定了基础。     

低信噪比下稳健压缩感知成像

 由于基于l₁范数的压缩感知理论模型无法充分挖掘信号的稀疏性,因此在重建过程中无法实现对待重构系数的等权值约束,进而导致在信噪比较低时,噪声分布的不稀疏性会严重影响目标信息的重建,造成成像结果中会出现大量虚假目标,成像性能急剧下降。本文在深入分析了加权l₁范数模型的基础上,提出了一种更加稳健的适用于含噪模式下的高分辨率压缩感知微波成像模型。该模型在借鉴常规加权l₁范数模型的基础上,针对权重选择及加权方式进行了修正,使得权值的变化程度和权值大小分离,可以做到相同的惩罚约束,从而实现成像过程中噪声分量的有效抑制,实验结果说明了低信噪比下所提模型的有效性。