基于COSMIC掩星精密定轨数据的等离子体层电子含量研究

等离子体层是日地环境重要的组成部分.本文利用COSMIC掩星精密定轨数据经处理后得到的podTec文件获取等离子体层电子含量（PEC）对等离子体层进行研究.将podTec数据进行处理后获得的PEC（pod-PEC）和IRI-Plas经验模型提供的PEC （IRI-PEC）进行对比，发现pod-PEC与IRI-PEC符合得较好.在低（0°—20°）、中（20°—50°）、高（50°—90°）修正地磁纬度带下，分析了COSMIC在太阳活动极大年（2014年）3，6，9和12月的pod-PEC，得到如下结论:PEC随着纬度升高而逐渐减少，且3，9月PEC在中低纬关于磁赤道的南北对称性较好，6月北半球各纬度带的PEC明显高于南半球同一纬度带的值，而12月情况则完全相反，南半球中纬的PEC甚至会等于北半球低纬的PEC值；PEC在白天高而晚上低，高纬地区的PEC昼夜变化不明显；PEC具有明显的季节性.对于北半球，一年中PEC最大值出现在春季，冬秋季次之，夏季最低，具有明显的年度异常现象.      

立方星辅助离轨空气阻力帆技术研究进展

目前大量的在轨立方星服役结束后会成为长期滞留的空间碎片,影响空间环境安全,因此亟需发展适用于立方星的快速离轨技术。研究表明,空气阻力帆技术适用于辅助近地轨道的立方星离轨,其主要通过展开一面积较大的帆膜,从而增大立方星所受的稀薄大气阻力来加速立方星的离轨。文章对用于立方星辅助离轨的可展开空气阻力帆技术的国内外研究现状、结构设计中的关键技术以及有关空间环境效应模拟试验分别进行阐述分析,并提出未来发展方向。     

利用TDRSS星上导航系统为地球观测卫星精密导航

地球观测系统卫星ＥＯＳ－ＡＭ１的基本导航系统是ＴＤＲＳＳ星上导航系统，为成角仪器标校和例行操作提供精密位置和速度信息。本文给出实时导航性能评价结果，看一下基于ＴＯＮＳ的轨道和频率测定精度能否满足这一要求。     

星载微波辐射计的计算机仿真研究

基于当前迅速发展的计算机可视化技术，阐述了进行星载微波辐射计计算机仿真工作的重要意义和必要条件。同时提出了仿真工作需要研究和解决的重要问题并重点介绍了一种可以较好地模拟大气辐射特性的方法。     

星载大型可折叠平面阵天线模样机研制

本文简要叙述了星载大型可折叠平面阵天线（简称Ｌ－ＳＡＲ天线）模样机的技术指标，设计方法和测试结果。测试结果表明：Ｌ－ＳＡＲ天线模样机满足指标要求。     

南冕座

星座故事 公元2世纪由古希腊天文学家托勒玫所划定的一个由暗星排成小椭圆形的星座。天上有两顶冠冕，一北一南遥相对应，但南冕座远不如北冕明显而易于辨认。传说，南冕是天神为了表彰马人喀戎的功绩而奖给他的一顶桂冠。     

小卫星编队飞行关键技术及发展趋势分析

卫星编队飞行是空间技术发展的一个新领域.通过编队飞行可将多颗小卫星形成一颗大的"虚拟卫星",即空间任务的预定功能由编队中各个只担当单一功能的卫星分担,由此整个卫星群可实现强大的功能.实现卫星编队飞行需要保持和控制星群的编队构型,精确确定星间的相对位置和相对速度,即相对导航.卫星编队飞行的关键技术包括轨道设计、轨道演变及控制,星间链路、编队运行管理和测控,以及卫星的自主定位、定轨.叙述小卫星编队的基本原理、轨道构成和技术特征,分析实现编队飞行所需的关键技术,介绍各国编队飞行的现有计划及未来发展趋势.     

星载合成孔径雷达回波多普勒频率的计算

从星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）与目标的相对运动关系出发，以ＳＡＲ发射信号的波长、卫星的轨道参数和目标的位置（地心经纬度）为已知条件，导出了计算目标回小以的多普勒频率的解析公式，这对于星载ＳＡＲ系统的性能 初步设计具有重要作用。     

星载波束扫描合成孔径雷达的性能分析和设计约束

星载波束扫描合成孔径雷达（ＳｃａｎＳＡＲ）是星载ＳＡＲ的重要发展方向，它不仅能按用户要求改变观测视角，而且能够大大扩展其一次通过观测地区时的观测带宽度。如果设计满足观测带远端模糊度约束，则最大观测带宽度与雷达波长和实际天线孔径的形状无关。本文对于该雷达的分辨率、天线面积、观测带宽度、平均发射功率和回波数据率等性能参数和设计约束均作了较详细和全面的阐述。     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。