一种小天体探测器绕飞轨道主动抗扰控制方法

针对小天体绕飞探测过程中,探测器受到的非球形引力摄动及太阳光压等多源扰动问题,结合绕飞探测的周期性特点,提出一种小天体探测器绕飞轨道主动抗扰控制方法。首先,通过迭代学习控制对小天体探测器受多源扰动影响产生的误差进行抑制,然后设计扰动观测器估计系统总扰动,构造自适应律实时估计扰动上界,进而设计控制律对总扰动进行主动补偿。最后以243Ida作为目标天体进行绕飞探测仿真分析,结果表明该控制方法能更加有效地提高小天体探测器的轨道跟踪控制精度。     

深空探测用塑料闪烁体阵列式缪子探测器电子学采集系统设计

宇宙线缪子成像方法是一种对物质密度敏感的高分辨率、高精度被动源探测技术,无须原位测量,有望成为火星和小行星浅表和内部物质结构成分研究的新兴深空探测手段.鉴于气体探测器、核乳胶探测器使用条件的局限性,设计一种适用于深空探测的多通道读出的塑料闪烁体阵列式缪子探测器,可实现对多路探测器缪子信号的采集.搭建探测器测试系统,在实...     

火星探测器推进系统初步设想

火星探测是深空探测的重要内容之一,全面了解和掌握火星探测器的特点对进行火星探测具有重要意义.本文分析了国外火星探测器推进系统的系统组成和工作原理,介绍了我国火星探测器推进系统的初步设计方案,结合工程应用现状,提出了火星探测器推进系统的关键技术.     

金星探测——独特的深空之旅

概括了深空探测的重要意义。根据金星在太阳系中的特殊地位、金星探测的科学意义及对技术创新的意义,以及金星是早期深空探测的重点,认为金星是深空探测的重要目标之一。分析了金星探测特有的创新技术、金星的特殊环境、最近距离的行星探测等意义。提出了一种金星探测器的方案设想,介绍了飞行过程、科学载荷配置和探测器构型,可作为未来金星探测器方案设计的参考。     

月球探测器软着陆缓冲机构着陆性能分析

铝蜂窝缓冲器是月球探测器软着陆机构常用缓冲装置。首先针对简化 二级蜂窝缓冲装置在LS\|DYNA中进行着陆过程大变形模拟仿真分析;其次对探测器机体变 形对着陆性能的影响进行研究。研究结果表明探测器采用多级蜂窝缓冲装置,在着陆过程中 当第一级蜂窝材料完全压缩时,探测器加速度响应最大;由于探测器机体柔性变形改变了相 应连接约束的位置从而使着陆器着陆性能恶化。     

一种基于石墨烯的脉冲星导航X射线探测器

针对脉冲星导航要求X射线探测器具有高能量分辨率和高时间分辨率的需求,研究基于石墨烯电场效应来实现X射线探测的可行性。通过蒙特卡罗方法模拟不同能量X射线和不同厚度探测器基底的相互作用过程,得到不同厚度探测器对X射线的探测效率。利用有限元方法分析X射线在探测器内电离产生载流子的输运过程,验证了X射线入射对石墨烯电学特性的影响。理论分析计算探测器的时间分辨率和能量分辨率等指标参数,结果表明：基于石墨烯电场效应的X射线探测器具有较高的能量分辨率和时间分辨率,是一种潜力巨大的X射线探测方式,可满足未来脉冲星导航的工程应用。     

萤火一号火星探测器有效载荷分系统设计

对萤火一号(YH-1)火星探测器有效载荷分系统设计进行了研究.根据YH-1科学探测任务、约束条件和特点,确定了探测器有效载荷配置为等离子体包、磁强计、掩星接收机和光学成像仪.各有效载荷采取单一工作模式,以简化控制.介绍了各有效载荷的控制和数据处理方式,以及有效载荷分系统的巡航段自检、火星空间环境探测、星星掩星实验、拍照、星地掩星实验等工作模式.对有效载荷的数据量进行了分析和设计.分析表明:YH 1火星探测器有效载荷的配置和设计能满足科学探测任务的需要,且具协调性、可操作性和资源利用充分性.     

萤火一号火星探测器有效载荷数管软件控制技术

对萤火一号(YH 1)火星探测器有效载荷数据管理软件控制技术进行了研究.介绍了软件的组成.给出了控制需求与约束.软件综合利用立即指令队列、事件表、宏指令和指令状态机等机制,实现了对光学成像仪、掩星接收机、磁强计、等离子体探测包4种有效载荷,以及测控数传分系统的控制,可满足YH-1火星探测器的要求.     

可分离式构型深空探测器最优分离点评价方法

对两级推进系统干质量与速度增量的关系进行数学建模,将入轨有效质量作为评价标准,提出了一种面向工程应用的分离式深空探测器最优分离点评价方法。以火星探测为例,给出了在该评价标准下的探测器最优分离点,指出了分离式飞行器在深空探测任务中的优势和限制,为我国未来深空探测器的设计与研制提供参考。     

电推进在深空探测主推进中的应用及发展趋势

随着太阳能电池阵列电功率的不断增长,高比冲电推进在深空探测主推进任务中的应用成为现实,且有明显增加趋势。在我国实施两次月球探测任务之后,深空探测将成为我国航天领域的重要组成部分。从20世纪90年代末开始,美国、日本和欧洲相继发射了四个由电推进执行主推进的深空探测器-深空一号探测器、隼鸟号小行星探测器、智慧一号月球探测器和黎明号小行星探测器,极大地提升了深空进入能力,且获得了很多科学数据。本文分析深空探测主推进对电推进的需求,对电推进在深空探测主推进任务中的应用现状进行综述,分析关键技术和发展趋势,为我国深空探测推进技术发展提供参考。     

基于高光谱和LiDAR的黄河口湿地植被分类方法

利用无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）高光谱影像（Hyper-spectral Imaging, HSI）和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络（SSF-C-DBCNN）。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。     

基于深度学习的目标检测框架组件研究

深度学习与计算机视觉的结合给目标检测研究领域带来了全新的检测模式,通过对基于深度学习的目标检测网络分析研究,目标检测网络框架可模块化地拆分为特征提取网络、多尺度融合和预测网络三个部分。从组成目标检测网络模块化的角度对各个模块进行了详细的分析综述,并给出了如何根据实际需求来构建适合的模型框架建议,为基于深度学习的目标检测方法研究提供参考。     

深度学习技术在空间激光通信中的应用

与射频通信相比，空间激光通信具有传输速率高、保密性能强、终端功耗低等优点，目前已成为当前通信领域的一个研究热点。同时，空间激光通信也面临着一些严峻的技术挑战，如大气湍流导致空间激光通信的信道情况十分复杂，复杂的信道会引发信号光强度起伏剧烈，信标光跟踪与瞄准困难，接收端的信号光场波前畸变严重等。为了提升空间激光通信在复杂信道环境中的性能，学者们将深度学习技术引入到空间激光通信系统中。多项研究表明，深度学习在空间激光通信的诸多方面表现出了优越的信息处理能力。对近年来深度学习技术在空间激光通信信号处理与检测，信标光捕获与跟踪以及波前畸变探测与校正等方面的应用做一全面梳理，并对用于空间激光通信的深度学习技术的前景进行展望。     

基于单应视差的月面着陆区离面测量及平坦性分析

文章针对月球探测器的软着陆,提出了基于由平面诱导的单应视差的月面着陆区离面距离测量及平坦性分析方法.对于特征点分布不均匀情况,采用邻近特征点内插方法在全图强制性近似均匀选择点云作为兴趣点,用基于极线约束和单应约束融合的方法匹配纹理不丰富的兴趣点.使用由平面诱导的单应视差计算兴趣点的离面距离,以离面距离的最大值、绝对值的...     

基于三维卷积残差网络的无人机高光谱岩性分类

岩性识别和分类是地质学、资源勘查等不可或缺的环节,高光谱遥感的兴起为岩性识别提供新的思路。利用机器学习挖掘岩石高光谱图像中的信息从而准确识别岩性,这具有重要的应用价值。目前用机器学习的方法实现岩石的高光谱影像分类研究中,缺少对空间和光谱信息的充分利用,因此本文使用了一种加入注意力机制的三维卷积残差网络结构,能够有效提取岩石高光谱图像的空间、光谱特征以及空谱联合特征。本实验利用无人机搭载高光谱传感器采集了10种不同类型的岩石样本影像,应用该算法对岩石高光谱图像进行分类。实验结果表明：该算法与传统机器学习算法SVM、RF和深度学习算法ResNet、3D CNN和SSRN相比具有更高的精度。     

航天器反应式碎片规避动作规划方法

提出一种航天器反应式碎片规避动作规划方法，首先以扰动流体动态系统(IFDS)算法作为动作规划的基础算法，通过其中的总和扰动矩阵对航天器的轨道速度矢量进行修正，实现轨道机动规避；然后，建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)深度强化学习算法的反应式动作规划方法，通过TD3在线优化IFDS规划参数，实现对碎片群的“状态-动作”最优、快速规避决策。在此基础上，将优先级经验回放和渐进式学习策略引入该方法中，提升训练效率。最后，仿真结果表明，所提方法可使航天器安全规避多发、突发、动态且形状各异的空间碎片群，且具有较好的实时性。     

跨传感器异步迁移学习的室内单目无人机避障

针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。     

月表陨坑检测轻量化深度学习方法

针对目前基于深度学习的陨坑检测方法存在的模型参数量大和检测速度慢的问题，提出了一种轻量化的深度学习陨坑检测方法。首先，采用通道剪枝方法删减卷积神经网络中冗余的卷积核，得到结构紧凑高效的陨坑检测模型。然后，使用轻量化的深度可分离卷积操作替换基础陨坑检测模型中的标准卷积操作，进一步降低了模型的复杂度。仿真实验结果表明，所提出的轻量化陨坑检测模型能够保证较高的像素预测精度，并且能够适应亮度、图像噪声等干扰因素的影响。同时，与轻量化处理前的模型相比，参数量减少了99.2%，检测速度提升了94%。     

拦截大气层内机动目标的深度强化学习制导律

针对大气层内高速机动目标的拦截问题，提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的深度强化学习制导律，它直接将交战状态信息映射为拦截弹的指令加速度，是一种端到端、无模型的制导策略。首先，将攻防双方的交战运动学模型描述为适用于深度强化学习算法的马尔科夫决策过程，之后通过合理地设计算法训练所需的交战场景、动作空间、状态空间和网络结构，并引入奖励函数整形和状态随机初始化，构建了完整的深度强化学习制导算法。仿真结果表明：与比例导引和增强比例导引两种方案相比，深度强化学习制导策略在脱靶量更小的同时能够降低对中制导精度的要求；具有良好的鲁棒性和泛化能力，并且计算负担较小,具备在弹载计算机上运行的条件。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。