考虑捷联导引头最小视场角约束的制导策略

针对高超声速飞行器捷联导引头，提出导引头最小视场角（FOV）约束问题。首先分析了导引头视线角变化规律，指出在攻击固定目标时，导引头最小视场角约束在弹道末段无法被满足，导引头将丢失目标。在此基础上，基于缩短导引头丢失目标距离的目标，提出一种满足导引头最小视场角约束的制导策略。该策略不依赖于末制导律形式，当最小视场角约束无法被满足时，改变原有制导指令，主动改变弹道轨迹以增加弹体视线角，避免超出视场范围。其次，针对飞行器过载约束，设计了制导策略切换点，在到达切换点时该制导策略将结束工作，避免末端过载过大超出约束。通过对比仿真验证了所提出制导策略有效性，能够大幅度减少导引头丢失目标距离，工程上有利于提高末端命中精度。     

多尺度大视场十亿像素成像技术

十亿像素相机可以获取信息量较大的图像,在天文观测、航空航天遥感等领域具有广泛的应用前景。受探测器和光学设计水平的限制,传统的大视场十亿像素成像通过小视场相机扫描和图像拼接实现。为解决传统十亿像素相机实时性不高的问题,文章研究一种新型多尺度大视场十亿像素成像技术,从实现十亿像素成像的条件出发,阐述该技术的原理、优势及应用领域;分析系统独特的技术指标,包括物理锥角、重叠率等,梳理和归纳新型多尺度大视场十亿像素成像系统走向实用化过程中必须克服的关键技术。研究结果表明,该技术可在不提高系统复杂性的情况下大幅提高监视实时性。     

Optical orbital debris spotter

The number of man-made debris objects orbiting the Earth, or orbital debris, is alarmingly increasing, resulting in the increased probability of degradation, damage, or destruction of operating spacecraft. In part, small objects (<10 cm) in Low Earth Orbit (LEO) are of concern because they are abundant and difficult to track or even to detect on a routine basis. Due to the increasing debris population it is reasonable to assume that improved capabilities for on-orbit damage attribution, in addition to increased capabilities to detect and track small objects are needed. Here we present a sensor concept to detect small debris with sizes between approximately 1.0 and 0.01 cm in the vicinity of a host spacecraft for near real time damage attribution and characterization of dense debris fields and potentially to provide additional data to existing debris models.     

基于旋转双光楔的像方扫描大视场成像光学系统设计

针对无人机传统外挂式光电载荷吊舱窗口尺寸大、无法实现大视场扫描需求的现状，提出了一种基于旋转双光楔的像方扫描红外大视场成像光学系统设计。该系统在传统像方扫描光学镜组基础上引入了双光楔扫描器，以增大系统的扫描视场角，解决了高速无人机目前面临的红外窗口有限且成像视场角小的问题。采用光学设计软件进行了仿真，设计后的光学系统物方视场范围为±21.665°，满足了大视场范围的工作要求。设计结果表明，在工作波段（3.7μm ~4.8μm）范围内，该系统的成像质量高，中心视场调制传递函数在33(lp/mm)空间频率下可达0.45，全视场范围内的调制传递函数>0.42@33(lp/mm)，像点能量集中度较好，接近衍射极限。与传统扫描光学系统相比，采用基于旋转双光楔的新型像方扫描成像光学系统设计，在保证各项设计指标不变的前提下，能够将光学系统的径向尺寸减少20%以上，可满足未来无人机实现轻量化和小型化的应用需求，拥有良好的应用前景。     

一种基于有限视场的移动机器人避障路径规划算法

 提出一种基于传感器的移动机器人避障路径规划算法。考虑到传感器存在视场范围限制的问题,算法仅利用当前单一视场内的有限环境信息,采用两种搜索模式,以机器人当前的运动方向、障碍物边界端点数据及目标点所在方向为依据,在当前视场中搜索合适的路径。这两种搜索模式保证了路径最终收敛到目标点。最后,通过仿真实例验证了算法的有效性。