我国Ku波段广播通信卫星赋形波束天线设计

讨论了我国Ku 波段广播通信卫星全国覆盖的赋形波束天线的设计问题。就我国目前的技术和工艺水平,提出了三种可行的方案;通过这三种方案,介绍了偏馈反射面天线的几何尺寸的选择,多波束天线的馈源位置排列及缋源幅相激励系数的优化步骤;最后绘制了三种方案的等值线覆盖图,分析和比较了它们各自的优缺点。     

卫星星座全球连续覆盖的仿真分析与优化

从仿真的角度对卫星星座的覆盖进行了分析和研究。 仿真分析需注意的问题，并给出了采样时刻的全球覆盖判定算法和地面点覆盖判定算法，；针对仿真计算的初步结果，文章提出了一系列有效指标，并利用模糊评判的方法对这些指标进行了综合分析，获得星座覆盖性能参数；在此基础上，对卫星星座全球连续覆盖性能的非线性优化进行了一定的研究。     

相控阵天线与固定多波束天线在通信卫星系统中的应用分析

在通信卫星系统的设计过程中,面对大范围覆盖、高增益需求,主要有相控阵天线和固定多波束天线两种方案可供选择。相控阵天线可以实现大范围内的高增益跳变覆盖,性能相对灵活,但技术实现难度较大;固定多波束天线可以实现大范围内的高增益常态覆盖,技术实现相对容易,但性能不够灵活。如何选择和使用这两种天线,更好地满足用户的需求,是通信卫星总体设计中面临的一个非常重要的问题。     

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

基于连续覆盖特性分析的星座设计

研究了需要对地面目标进行连续覆盖的星座的设计问题．首先推导了对覆盖性能有重要影响的星间覆盖间隔时间和轨道面覆盖间隔时间的计算公式，通过算例针对不同配置的星座进行了计算，使用工程仿真软件STK验证了分析结果．通过理论分析、算例计算以及工程仿真为该类型星座设计提供了理论指导。     

用图解法解算同步卫星覆盖问题的专题地图

在研究并确定有关同步卫星的广播与通信覆盖问题时,一般计算起来比较麻烦。本文试图研制出一种专题地图,在该地图上使用图解法解算覆盖问题。本文对这种专题地图的投影方式进行了计论;推导了相应的公式;对某些主要误差进行了定量的估算和定性的说明;并结合我国具体情况做了实例分析。     

基于GEO／HEO混合星座的区域卫星定位系统性能分析

星座方案选择对卫星定位系统的性能具有很大影响。本文结合GNSS－2星座方案中的阿基米德计划，设计了针对我国区域的HEO／GEO混合星座，首先从可见性角度对GEO卫星定点参数和HEO卫星轨道参数进行了优选，之后，以GDOP和PDOP因子为衡量标准，在选定覆盖区域内，对混合星座的定位性能进行了分析，仿真结果表明，在覆盖区域内，该星座能够达到与GPS相当的定位精度。     

受限空间中天线产生的电波覆盖研究

受限空间中的有效电波覆盖直接影响通信质量和可靠性,对天线系统的布局优化尤为重要.然而现有的研究很少考虑本来就处于隧道中的天线参数对电波覆盖的影响.针对铁路隧道这种特殊的受限空间情况首先介绍了电波覆盖的研究方法和现状,然后利用射线追踪方法、波导模式方法和矢量抛物方程方法对电波覆盖进行了预估,针对笔形方向图的特征采用高斯方向图重点研究了不同的天线主瓣宽度、波束指向以及在隧道截面的位置对电波覆盖的影响,分析了沿隧道轴向不同区域内电波覆盖的不同特征,最后研究了受限空间中电波覆盖的三段式模型.本文的方法和模型可以为隧道内的天线选型及优化布局提供理论依据和参考.      

整体叶盘叶片焊缝裂纹相控阵超声检测

裂纹是线性摩擦焊整体叶盘结构制造过程中叶片焊缝区域常见的缺陷类型之一。由于叶片焊缝区域结构复杂且裂纹缺陷尺寸小,因此焊缝区域裂纹缺陷的检测难度大。为了满足新工艺的应用要求,研究了焊缝区域的相控阵超声全覆盖检测方法,建立了焊缝区域相控阵超声检测的有限元仿真模型,研究了裂纹特征参数和声束聚焦点位置对检测方案的影响,验证了检测方案的可行性与正确性。构建了机器人化的相控阵超声检测系统,模拟了声束在线性摩擦焊叶片试样中的传播过程,实现了对叶片中预制裂纹缺陷的识别。研究结果表明,设计的检测方案能够满足叶片快速检测的要求。     

面向火星探测的中继通信星座设计

在深空通信中,传统的点对点通信方式已经不能满足远距离信息传输的要求。为给目标探测器提供更长时间的中继通信,针对火星目标探测器正常和应急特殊工作这2种不同的应用场景。分别设计了均匀覆盖和连续覆盖的火星中继星座。中继星座方案由1个轨道面内的3颗中继卫星组成,2个星座采用了不同的卫星相位间隔。     

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

未知环境下无人机集群协同区域搜索算法

针对无人机集群在无先验信息的未知环境中协同搜索的问题,提出了一种以覆盖率为实时搜索奖励的无人机集群协同区域搜索算法。首先建立覆盖分布地图（CDM）来描述任务环境,并采用Hadamard积实现CDM的快速更新,继而基于CDM计算覆盖率来定量描述实时搜索效果。将无人机集群视为一个控制系统,基于分布式模型预测控制理论建立系统的预测模型,并将预测周期内最大覆盖率增量设为奖励函数,采用差分进化算法进行求解,得到最优解作为系统的最优输入。仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,在出现突发情况时,覆盖率远高于平行搜索方法。      

基于贪婪算法的近空间平台区域覆盖优化设计

为了实现近空间多平台对任意区域的协同覆盖观测,提出了一种近空间区域性覆盖优化设计方法.该方法针对问题建立了NP-hard集合覆盖模型,应用随机贪婪算法设计并优化平台的位置参数以及采用的波位.随机贪婪方法从贪婪算法得到的一个解出发,随机移除一定比例的平台,再用贪婪策略加入若干个平台,改进了原始贪婪算法对优解空间搜索不足的缺点,因此提高了解的优度,同时也避免了应用遗传算法、蚁群算法等智能搜索算法在解决此类问题时对全部子集族庞大的存储和复杂的计算.利用STK(Satellite Tool Kit)卫星仿真软件对四川汶川地区的优化设计结果进行了仿真,仿真结果给出了在100%覆盖的情况下平台的各参数信息,验证了该优化设计方法的有效性和智能性,为近空间区域覆盖设计提供了有力参考.     

Orbit Design for Responsive Space Using Multiple-objective Evolutionary Computation

Responsive orbits have exhibited advantages in emergencies for their excellent responsiveness and coverage to targets. Generally, there are several conflicting metrics to trade in the orbit design for responsive space. A special multiple-objective genetic algorithm, namely the Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ (NSGAⅡ), is used to design responsive orbits. This algorithm has considered the conflicting metrics of orbits to achieve the optimal solution, including the orbital elements and launch programs of responsive vehicles. Low-Earth fast access orbits and low-Earth repeat coverage orbits, two subtypes of responsive orbits, can be designed using NSGAⅡ under given metric tradeoffs, number of vehicles, and launch mode. By selecting the optimal solution from the obtained Pareto fronts, a designer can process the metric tradeoffs conveniently in orbit design. Recurring to the flexibility of the algorithm, the NSGAⅡ promotes the responsive orbit design further.      

考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨（low earth orbit,LEO）通信星座在轨重构问题,分析了低轨通信星座的特点,提出了4个重构指标,即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量,并分析了提高轨道高度的重构方式。采用基于分解的多目标进化算法（multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D）对重构进行建模分析。结果表明,模型优化结果可以得出多组最优解,构成帕累托前沿,并得出燃料消耗均衡性最优的解,针对两种失效模式得出的重构总时间均为3.6×105s,速度增量方差分别为261.4m2/s2和293.4m2/s2,这些解均可恢复星座原有的覆盖性能,并使燃料消耗最为均衡。     

Hierarchical scheduling for real-time agile satellite task scheduling in a dynamic environment

The imaging processes of optical satellites can be easily affected by unexpected environmental changes, such as changes in cloud coverage. Given the difficulty to predict environmental uncertainties, traditional offline scheduling methods need a follow-up re-scheduling process that responds to real-time environmental information. This repetitive scheduling processes make the offline fine scheduling process a waste of computational resources. Additionally, the offline scheduling method is quite complex owing to its lack of a hierarchy mechanism. To solve these problems, we propose a hierarchical scheduling method for the real-time scheduling problem. This method divides the scheduling process into three steps: pre-assignment, rough scheduling, and fine scheduling. A hierarchical scheduling algorithm based on ant colony algorithm is proposed. Tests with 36 scenarios show that the calculation time is efficiently reduced with this new mechanism. With this consideration of the dynamic environment, the re-scheduling process becomes unnecessary, meaning the wasting of computational resources is avoided and the solution profit is improved.     

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

基于蚁群算法的多任务导航星座载荷配置

给出了多任务导航星座载荷配置的一套新算法.首先建立了多任务导航星座载荷配置的优化模型;基于任务要求定义并提出了n＋1重覆盖率来评价星座对地面的覆盖性能;蚁群算法(ACA)是一种新型的模拟蚂蚁觅食行为的仿生启发式算法,将蚁群算法运用到载荷配置的优化当中,修正了启发函数及Ant-Cycle模型使它们能够与星座载荷配置的优化相结合;给出了基于该算法的多任务载荷配置优化框图.仿真结果表明蚁群算法快速有效,优化结果满足任务要求.      

UKF参数估计在三体Lambert问题中的应用

为了快速精确地求解三体Lambert问题,提出了一种新的基于无损卡尔曼滤波(UKF)参数估计的数值求解算法,该算法由初值猜测和精确解求解两部分组成.首先,基于地月系统二体模型,通过简单迭代求解三体Lambert问题的初值.然后,将三体Lambert问题对应的两点边值问题转化为参数估计问题,通过UKF滤波算法求解,可得到收敛的精确解.该算法是基于概率估计理论的,不仅避免了传统数值方法推导相关梯度矩阵的复杂性,而且降低了三体Lambert问题对初值精确度的要求,从而显著降低了三体Lambert问题求解的难度.数值仿真表明,该方法求解效率较高,具有良好的鲁棒性,与微分修正算法、二阶微分修正算法对比具有更大的收敛域.