基于数据操作的航天测控软件测试复用模型

测试复用技术是提高软件测试效率和质量的重要技术手段,在分析航天测控软件行为模式的基础上提出了基于数据操作的航天测控软件测试复用模型,给出了测试用例搜索和匹配算法;以航天测控外测数据处理软件的可靠性测试为例给出了模型的具体应用。结果表明,基于给定模型的测试复用方法可提供该软件约65%的测试用例,有效提高了测试效率,所提出的模型和方法对专业领域软件测试效率和质量的提高具有一定的借鉴意义。     

基于自适应粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

采用测控时序图描述任务时序逻辑关系,建立了各阶段的任务可靠性模型,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,从而构建了航天测控系统任务可靠性分配模型.在此基础上,设计了自适应粒子群算法,算法在迭代过程中通过惯性权重系数ω进行自适应调整,初始时能快速搜索全局解,后期能有效地搜索局部解.通过算例仿真,表明自适应粒子群算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.      

基于虚拟无线电技术的航天测控系统设计

为了适应未来航天测控系统的发展趋势,提出了VRTCS（虚拟无线电测控系统）硬件平台和软件系统的基本结构。以通用高性能计算机作为系统的硬件平台,采用分层结构模型设计系统体系结构,使得航天测控系统具备更好的通用性和灵活性。阐述了VRTCS的基本概念和总体结构,对系统各组成部分的功能、组成和用途进行了分析;对测控系统中构件进行分层设计,开发原型软件实现测控系统的核心应用;以统一载波测控系统为模型,通过测控信号接入试验,验证了VRTCS的可行性。     

基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配

为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.      

智能轮询在航天测控运行管理系统中的应用

为提高对航天测控系统设备状态监视和运行管理的实时性和效率,研究了航天测控设备状态采集轮询方法,分析了固定周期轮询算法和传统基于马尔可夫链的智能轮询算法的不足,提出了一种基于马尔可夫链的改进型智能轮询策略。该方法能根据航天测控设备TRAP("陷阱")事件和MIB(管理信息库)变量关系模型,实时动态地对关联变量进行局部轮询,并动态调整轮询间隔时间。通过实验对比表明,与固定周期轮询算法、传统马尔可夫链智能轮询算法相比,该算法在数据采集的真实度和网络带宽占用上取得了更好的平衡,更能实时反映出设备状态的变化细节,占用更小的网络带宽。     

航天测控资源统一分配的多维遗传算法

对于航天器测控资源分配这一类时间窗受限的约束满足问题,国内外已有许多应用遗传算法的研究并取得了较好的成果。目前的研究主要针对的是低轨道航天器这类可见弧段较短、全弧段跟踪的问题,对于地球同步以及高轨道航天器这一类长弧段可见、非全弧段跟踪的资源分配问题,相关的应用研究较少。针对高低轨航天器测控资源统一分配问题的特点,经过对标准遗传算法的扩展,设计了一种能够描述高、低轨道航天器资源分配问题的多维编码方法,定义了相应的交叉算子、变异算子等算法要素,从而建立了一种能够解决航天测控资源统一分配问题的多维遗传算法。仿真计算表明,该算法能够有效解决目前我国航天测控网面临的"一网多星"管理模式下,高低轨航天器统一管理、统一分配测控资源的问题。     

船载测控设备远程测试标校系统设计与实现

远洋航天测控事业的不断发展,对测控设备的远程测试标校和故障诊断提出更高的要求。目前。船载测控设备配备了大量的智能测试仪器,为建立船载测控设备自动化测试标校系统提供了有利条件。此外基于PXI总线的虚拟仪器技术的广泛应用,也为未来航天测控设备的自动化测试提供了新途径。本文主要探讨了船载测控设备远程测试标校系统的主要设计思想和实现方式。     

航天测控资源应用现状及综合利用研究

针对我国航天测控资源存在“条块分割、设备分散”等问题,进行相应分析并提出解决设想,其目的是找到适合我国国情的航天测控资源合理配置,实现测控资源和空间资源充分共享及综合利用。首先对我国地球同步卫星和近地卫星的航天测控资源应用现状进行分析;其次根据不同卫星的测控特点,提出航天测控资源综合利用的设想,并对其利弊进行了详细讨论;最后结合我国航天测控资源实际情况,指出了实现航天测控资源综合利用需要重点解决测控覆盖范围等关键技术问题。     

中继卫星系统在我国航天测控中的应用

中继卫星系统高覆盖、数据传输能力强,是航天测控网的重要组成部分。随着我国中继卫星系统的建设和不断完善,其对优化我国航天测控网结构、提升中低轨道航天器测控能力的作用日益明显。本文结合中继卫星系统的特点,分析了我国航天测控任务对中继卫星系统的应用需求,提出了在运载火箭测控、航天器入轨段测控、载人航天测控、卫星在轨长期管理等方面开展中继卫星系统应用的思路,梳理了运载火箭测控、航天器入轨及早期轨道段测控、飞船返回段测控、多址链路测控等方面需要解决的关键技术。     

船用时统设备NTP网络授时服务的实现

为了满足船用入网设备多样化的用时需求,并保证船舶系统内部时间的一致性和准确性,在满足船用时间统一系统特点的基础上,设计了一种具有NTP网络授时功能的船用时统设备,增强了船用时统设备的通用性。时统设备作为船舶系统的NTP 1级授时服务器,基于NTP向用时用户同步时间。根据实际使用环境,给出了NTP网络授时最简方案,并对NTP授时精度进行了实验验证。实验结果表明,该设备NTP授时方式满足船舶用时设备需求,授时精度优于450μs。     

船岸网络时延测量误差原因分析

简单介绍了测量船船岸通信网络组成,重点介绍了NTP（网络时间协议）和PTP（精密时间协议）这2种网络时间同步协议。针对改建后的船岸网络时延测量误差进行分析和研究,提出基于TWSTFT（卫星双向时间频率传输）技术模型的网络时延测量方法,测量结果误差小于3ms,满足测控任务实时性要求,为提高测控网的测控精度提供有益参考。     

基于混合算法的涡轴发动机稳态性能仿真模型

以自由涡轮式涡轴发动机为研究对象,建立了涡轴发动机的稳态性能仿真模型,提出了基于天牛须算法和N+1点残量法的求解发动机模型的混合算法(BAS-N+1混合算法),利用发动机台架试车数据对仿真计算结果进行了验证。结果表明,该稳态性能仿真模型各参数的求解误差在3%以内。与PSO-N+1混合算法相比,BASN+1混合算法求解精度更高,收敛更快。BAS-N+1混合算法既保留了智能算法对初猜值误差的包容性,也拥有接近经典迭代算法的收敛速度和精度,能够实现涡轴发动机稳态仿真模型的高精度大范围快速收敛。     

永磁同步电机的自适应云模型控制研究

针对PID或其改进的算法鲁棒性偏低问题,提出了永磁同步电机(PMSM)的自适应云模型控制算法研究。在分析了自适应云模型结构后设计了PMSM自适应云模型控制器。搭建了基于自适应云模型控制算法的PMSM试验平台,试验结果表明提出的PMSM的自适应云模型控制算法精度高、性能稳定。     

FMS巡航阶段的垂直轨迹预测算法及应用

飞机的飞行过程涉及多个垂直飞行阶段,巡航阶段占了绝大部分的飞行时间、飞行距离及燃油消耗,研究飞行管理系统（FMS）巡航阶段的垂直轨迹预测算法,对于提升飞行的经济性、舒适性、安全性是非常重要和必要的。为了满足不同类型飞机之间巡航阶段垂直轨迹预测算法的通用性,提高垂直轨迹预测的精确度和可信度,提出一种适用于巡航阶段的垂直轨迹预测算法。首先,通过计算巡航阶段的速度剖面,构建预测过程中更加符合实际的大气模型;然后基于第一性原理（第一法则）的飞机模型计算所需的巡航燃油流量数据,通过设计的巡航阶段垂直轨迹预测算法逻辑,给出巡航阶段预测的垂直轨迹;最后通过地面仿真试验和空中试飞验证算法的有效性与准确性。结果表明：本文提出的基于第一性原理飞机模型的FMS 巡航阶段垂直轨迹预测算法能够预测飞机的巡航轨迹,且预测精度误差低于1%。     

空中加油问题的最优化研究

通过对空中加油在作战使用中的问题进行分析,针对受油机往返各加１次油的情况,给出了空中加油的数学模型,并采用跗算法对问题进行了优化计算,实际计算表明,所建模型具有良好的适应性,能够适合不同的作战环境和不同作战要求,采用跗优化算法研究空中加油问题,优化效率高、具有全局性,并易于计算机实现,所得的加油方案是合理的。     

Sequential ensemble optimization based on general surrogate model prediction variance and its application on engine acceleration schedule design

The Efficient Global Optimization (EGO) algorithm has been widely used in the numerical design optimization of engineering systems. However, the need for an uncertainty estimator limits the selection of a surrogate model. In this paper, a Sequential Ensemble Optimization (SEO) algorithm based on the ensemble model is proposed. In the proposed algorithm, there is no limitation on the selection of an individual surrogate model. Specifically, the SEO is built based on the EGO by extending the EGO algorithm so that it can be used in combination with the ensemble model. Also, a new uncertainty estimator for any surrogate model named the General Uncertainty Estimator (GUE) is proposed. The performance of the proposed SEO algorithm is verified by the simulations using ten well-known mathematical functions with varying dimensions. The results show that the proposed SEO algorithm performs better than the traditional EGO algorithm in terms of both the final optimization results and the convergence rate. Further, the proposed algorithm is applied to the global optimization control for turbo-fan engine acceleration schedule design.     

一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法

在“当前”模型的概念下,从工程实现的背景出发,提出了一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法。基本思想是通过对加速度项引入加权因子来进一步突出“当前”信息的作用,为“当前”模型提供更加准确的“当前”信息。蒙特卡罗模拟结果表明,算法不仅克服了“当前”模型自适应卡尔曼滤波算法的缺陷,而且使跟踪性能得到进一步的提高。     

喷雾仿真中的网格依赖性

基于离散油滴模型,比较了原始喷雾模型与修正喷雾模型的网格依赖性.计算结果表明:原始喷雾模型由于采用O'Rourke碰撞模型以及最近节点法耦合算法,使得预测结果出现明显的网格依赖性.相反,修正喷雾模型采用独立的拉格朗日碰撞单元降低碰撞过程的网格依赖性,联合使用拉格朗日插值算法以及气相射流模型降低气液耦合过程对于网格的依赖性.因此修正喷雾模型能获得较好的低网格依赖性从而保证粗大网格下的计算精度.      

基于因子图的状态估计方法运算实时性研究CSCD

对因子图算法及其理论基础进行研究,使用消元算法分析了一元观测因子图模型的稀疏结构,得到了一种适用于该模型的增量推断算法;并对固定滞后平滑算法进行了研究,实现了滑窗在该增量推断算法中的应用;最后通过仿真验证了基于因子图的状态估计方法的估计能力、该增量推断算法在求解一元观测因子图模型的状态估计问题时运算速度的提升能力,以及滑窗维持该增量推断算法运算速度稳定的能力。