Orbit-attitude-vibration coupled dynamics of tethered solar power satellite

A new orbit-attitude-vibration coupled dynamic model of the tethered solar power satellite (Tethered SPS) is established based on absolute nodal coordinate formulation. The Hamilton’s equation of the system is derived by introducing generalized momentum through Legendre transformation. The correctness of the proposed model is verified by an example. The dynamic characteristics of the Tethered SPS are studied using the symplectic Runge-Kutta method. Simulation results show that the orbital radius and the total energy of the system are well preserved. The attitude of the system is unstable when the mass of the bus system is small. However, the attitude stability is dependent on some other parameters of the system, which requires further studies. It is also found that the average tether force/deformation can be roughly estimated by simplifying the solar panel as a particle. The proposed model can be used to study the orbit-attitude-vibration coupled dynamics and control problems.     

从美军"PTN"项目看前沿技术在飞行员训练体系中的应用前景

美国空军教育和训练司令部"PTN"项目即"未来飞行员训练计划"已经完成两期验证,项目重点集成了虚拟现实、增强现实、先进生理传感器、人工智能和大数据分析技术,研究了新技术对飞行员训练的适用性.项目取得了良好的效果,美军计划将该项目作为未来飞行员训练体系的重要组成部分.本文分析了"PTN"项目的 组织实施过程和实施效果,阐述了人工智能、虚拟现实、大数据等前沿技术在飞行员培训体系中的应用前景.     

基于TOPSIS算法的空间快速响应发射方案评估

针对空间快速响应发射方案评估优选问题,通过分析空间快速响应发射任务规划过程得到发射方案组成要素,在此基础上构建了三级评估指标体系;综合考虑专家主观喜好和客观事实,同时为了有效避免个别专家个性意愿对于权重分配的影响,采用信息熵权法和群决策层次分析法相组合的方式完成了指标赋权;针对方案指标数据的多样性,通过逼近理想解排序法对方案进行了综合评估及优选排序.典型算例证明了该方法的科学性和实用性,可为空间快速响应发射方案评估优选提供理论支撑.     

基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

抗辐照通用扩展SiP芯片设计

研究微小卫星综合电子系统的SiP技术实现方法。首先介绍微小卫星综合电子系统结构的组成和采用SiP技术的必要性，然后对综合电子系统进行功能模块划分，并对其通用扩展模块进行详细的SiP设计，包括抗辐照器件选型、原型验证、SiP原理图、基板管壳一体化设计、建模仿真、制造加工、实装测试验证等，通过SiP技术实现了一种星载综合电子系统中通用扩展SiP芯片产品，经过实际验证测试，在保证模块功能和性能的前提下，整体模块重量从230 g减轻到48 g，体积由180 mm?130 mm?17 mm减小到46 mm?46 mm?8 mm，很好地满足了星载功能模块小型化、轻量化设计需求。     

蜂窝状薄壁管拉伸时的内陷分析

蜂窝材料因具备广阔的结构设计空间,已广泛应用于航空航天等工业领域。探索蜂窝元胞的组织结构、组分性质与材料整体性能之间的关系有助于新型功能性材料的设计开发。本文从非平面Vertex模型的势能形式出发,结合蜂窝薄壁圆管拉伸时的轴对称特征,通过变分法得到了圆管拉伸时母线满足的控制方程,揭示了边界效应是蜂窝状薄壁圆管受拉时产生内陷的原因,并结合母线控制方程的若干特解,考察了非平面Vertex模型势能形式中包含的材料性质参数与圆管拉伸后内陷程度及范围的关系。研究还指出,蜂窝材料的材料性质包含在非平面Vertex模型的势能形式中,为蜂窝状材料整体性能的研究提供了一种新的思路。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

Study of ionospheric D region changes during solar flares using MF radar measurements

During solar flares, the X-ray radiation suddenly increases, resulting in an increase in the electron density of the atmospheric D region and a strong absorption of short-wave radio waves. Based on Langfang medium frequency (MF) radar, this paper analyzed the variation characteristics of D region in the lower ionosphere from 62 km to 82 km. The analysis focused on multiple C-level and M-level solar flare events before and after the large-scale flare event at 11:53 (UT) on September 6, 2017. The results show that it is difficult to detect the electron density over 70 km in Langfang during solar flares, but the electron density value can be obtained as low as 62 km, and the stronger the flare intensity, the lower the detectable electron density height. Besides, the equal electron density height, the received power of X and O waves will also be significantly reduced during the flares, and the reduction of equal electron density height has a weak linear relationship with flare intensity.     

宇航矢量伺服控制器在SiP中的设计与实现

磁场导向控制FOC（field-oriented control）矢量控制算法在伺服驱动控制系统中一般由CPU或DSP实现，难以满足航天应用中实时性较高场景下的需求。为提高宇航电机系统控制的实时性与可靠性，从FOC矢量控制算法的硬件加速角度出发，详细介绍了伺服控制器的设计，给出了一种全数字、高性能的伺服控制器硬件加速设计方案，并在具有可编程逻辑功能的宇航级SiP6117S芯片上进行了验证。仿真实验表明，相比于前人的设计，通过调整观测数据的量化精度来降低硬件加速过程中的处理延时，能有效改善多级流水延迟并在一定程度上提升算法的实时性。     

自适应航天器态势分析系统

利用深度学习中的卷积神经网络理论,基于单目视觉系统和带有标识物的航天器影像,实现对航天器的三维姿态角、距拍摄点距离和相对拍摄中心偏移量的精准测量。利用机器学习理论实现网络自主学习样本特征,这一方式将大幅降低动态测量的误差。同时,这种测量方式也避免了人工提取特征的复杂过程,实现任意、精准、快速测量,对航天器在组装及发射过程中的姿态估计、距离测算起到关键性作用。