新型星载S波段测控应答机的实现

在改进了传统应答机复杂结构的基础上,设计并实现了适用于皮卫星的体积小、重量轻、功耗低的新型星载S波段测控应答机。该机采用了数字锁相倍频技术和防误锁技术。整个应答机(包括接收和发射部分)在9×9cm2的电路板上实现,功耗小于1w。测试并获得了较好性能,可满足轨道高度小于1000公里的低轨卫星测控要求。     

卡尔曼滤波在卫星姿控系统测试中的应用

为解决卫星姿控系统测试中地面运动模拟器速度稳定度不能满足测试要求的问题,根据卫星姿控系统的测量值和卫星动力学方程输出的姿态参数,用非线性卡尔曼滤波估计和修正测试设备的误差,以减少测试系统误差。仿真结果表明,该法可有效减小由测试设备引入的误差,其姿态稳定度约为0.000 5(°)/s,可满足高稳定度姿控系统测试要求。     

X射线脉冲星动态信号处理方法研究

X射线脉冲星导航是一种基于X射线脉冲星观测的新型天文自主导航方法,脉冲星在轨动态信号处理技术一直是脉冲星导航的难点和重点,特别是低轨高动态条件下的信号处理比高轨低动态情况更加困难。针对动态信号处理中实测数据信噪比偏低的问题,提出了一种适用于低轨高动态情况的脉冲星动态信号处理方法,并对其原理进行了分析,建立了相关数学模型,并使用HXMT卫星和XPNAV-1卫星的实测数据验证了算法性能,实验结果表明:该方法有效提高了导航观测量处理精度。     

飞行性能评估主导参数选择方法

影响高超声速滑翔飞行器飞行性能的参数有很多,若在飞行性能评估中全部予以考虑会使问题复杂到难以解决,选择主导参数是解决该问题的有效途径。在建立高超声速滑翔飞行器动力学模型的基础上,提出利用灵敏度分析选择主导参数的方法。针对一般灵敏度方法在确定主导参数过程中出现的问题,引入了综合灵敏度的概念。最后,以最大射程评估中的主导参数选择为例,通过数值仿真验证了方法的有效性。     

先进战斗机综合机电系统试验技术研究

从综合机电系统试验需求和技术发展方向角度出发,提出了完善战斗机机电系统研制试验辅流程的思路,阐述了综合机电系统半物理试验、机电综合控制试验及综合热管理试验等方面的必要性,研究了综合机电系统半物理试验及综合物理试验的方法,形成了先进战斗机综合机电系统试验初步规划方案。     

多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化

研究了考虑航路点、禁飞区、热流、动压、过载、控制量以及终端状态等多种约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计问题。分析了采用一般Gauss伪谱方法进行高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计存在的主要问题,为此,提出了轨迹分段优化策略,将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。以多约束条件下最大射程轨迹优化为例进行仿真分析,结果表明分段优化方法能够较快地设计出满足各种约束条件的优化轨迹。     

自主测试优先级软硬协同调度策略

自主测试是构建航天器自治体系的关键技术之一.针对实时操作系统自主测试优先级调度问题,提出一种软硬协同混合调度策略.通过分析复杂工程背景下影响自主测试任务重要性的多种因素,提出重要性综合评价指标实现优先级静态分配,利用自组织特征映射网实现测试任务集聚类.在此基础上,建立仲裁代理机制进行优先级再分配,以可信性为调度判据实现基于现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)的优先级动态调度.实验表明该策略对自治系统合理分配优先级资源、高效调度测试任务具有参考意义.      

基于改进动静态滤波的脉冲星/CNS深空探测组合导航方法

为了提高深空探测器的自主导航系统性能,文章提出一种基于改进动静态滤波的脉冲星/CNS组合导航方法。脉冲星观测数据和星光角距信息通过改进动静态滤波器进行信息融合。其中,动态滤波采用UKF处理采样速率快、测量方程非线性强的星光角距测量量,静态滤波采用EKF处理采样速率慢、测量方程线性特征明显的脉冲星测量量,其运行周期可以是动态滤波的若干倍。利用该改进动静态滤波进行组合导航,可避免联邦滤波器中由于各局部滤波器采用相同的状态方程而导致的融合滤波结果不具备最优性的问题。仿真分析表明,基于所提出的组合导航系统,深空探测器的导航精度可提高至10km以内。     

HY-2卫星定标检验场多波段微波辐射计系统设计

Oceanic Multiband Microwave Radiometer（OMMR）是针对中国HY-2卫星扫描微波辐射计的定标和检验而设计的五频段十通道微波辐射计. 由于工作环境恶劣以及仪器长期稳定连续360°观测的需求,使其研制具有较大挑战. 本文重点介绍该微波辐射计的系统构成、技术指标设计与实现,阐述了系统指标测试和定标过程. 测试结果表明其满足设计要求.      

基于统计特征空间提取和支持向量机的极暗弱小天体检测方法

小天体检测是小天体防御和预警的前提。针对小天体目标信噪比低、检测难的问题,提出了基于统计特征空间提取和支持向量机（SVM）的极暗弱小天体检测方法。区别于传统方法基于时间或空间上目标的能量和背景噪声能量的瞬时能量差别或是瞬时能量差别的累积,对目标进行检测。该方法不依赖目标能量大小,提取运动目标穿过背景时对稳定性产生的扰动来反演运动目标。将输入的图像序列转化为单像元时序信号,划分时序窗口提取统计特征,关联形成统计特征空间,利用更高维度的变化特性检测目标变化。通过SVM将暗弱小天体检测问题转化为目标与背景的二分类问题,避开了较难解决的阈值分割问题同时具有更好的泛化性能。利用真实数据与其他经典方法进行对比分析,使得分类准确率提高4.02%。该方法能够适应更低的信噪比,在极低信噪比下仍表现出稳定的检测性能。