星载AIS报文时间解析

星载船舶自动识别系统（AutomaticIdentificationSystem,AIS）接收到的报文中解析出发送报文的时间信息能够有效提高AIS报文在全球海上目标监控等方面的应用价值。着眼于动态显示某一特定船舶进行连续跟踪这一目的,结合天拓一号AIS和天拓三号AIS来研究报文中的时间信息。首先,利用天拓一号星载AIS在轨运行期间接收到的所有数据进行统计分析。通过统计分析发现仅仅依靠报文自身的自组织时分多址（Self-OrganizingTimeDivisionMultipleAccess,SOTDMA）通信状态等信息不能有效解析报文时间。其次,研究了天拓三号AIS的报文组成格式。通过每间隔1min往星上存储器中植入一个时间信标的方式,天拓三号AIS系统很好地解决了问题,实现了对每一条报文的精确时间显示,为今后实现海面船舶进行连续跟踪与监视提供了良好的技术基础。     

基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型

为解决飞行器多学科不确定性设计与优化过程中多次调用计算复杂的高精度学科分析模型带来的计算复杂性问题，结合变复杂度建模思想和Kriging近似函数，建立了基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型。该近似模型的构造基于较少的高精度模型取样点和较多的低精度模型取样点，在满足近似精度的要求下可大大减小高精度模型近似模型构造的计算成本。数学算例和某飞行器气动力变复杂度近似模型算例证明了该方法的有效性。     

固体战略弹道导弹的多学科设计优化研究

运用多学科设计优化(MDO)方法对某固体战略弹道导弹的总体优化设计进行了研究.从满足固体导弹的MDO需求出发,基于第三代MDO理论,对固体导弹按学科分解为系统层(性能/弹道学科)和子系统层(推进学科、质量分析学科、气动学科),通过分析与建立以上各学科的优化模型及固体导弹的总体优化模型,以固体导弹起飞质量为目标函数将MDO单级优化过程中的同时分析与设计(SAND)过程应用于该固体导弹总体优化设计.与传统优化方法所得结果相比,固体导弹起飞质量减小15.1%,发动机结构质量减小23.3%,优化效率提高87%.算例表明,将MDO方法应用于固体导弹总体优化设计的思路可行.     

固体燃料冲压发动机简单反应流模拟

建立了基于阿累尼乌斯公式和粘性流体力学的固体燃烧冲压发动机（ＳＦＲＪ）简单反应流模型，并在该模型霜实验发动机进行了模拟，得出了燃烧发、燃速、温度等发动机参数的变化趋势，给出了一些有用的结论。结果验证了该模型的可靠性。     

体积激励法测量液体推进剂量的地面模拟试验

针对大贮箱推进剂量测量精度不高问题,研究一种测量精度较高、重复性强的液体推进剂量测量方法。首先介绍体积激励法测量推进剂量的测量原理,重点分析地面模拟试验装置组成,包括体积激励装置、编码电机控制、数据采集及数据处理分系统。其次阐述试验方案,试验在常温常压下进行,采用不同激励频率改变体积。最后,以水作为模拟推进剂开展地面模拟试验,结果表明在不同填充水平下液体推进剂量测量误差都控制在贮箱总体积的1%以内,为未来高精度测量推进剂量飞行试验及空间应用提供可靠支持。     

测量液体推进剂剩余量的体积激励法

首先给出了以贮箱内气体为对象的一般热力学测量控制方程,完成气体及液体体积的计算; 以贮箱系统为研究对象,建立了系统处于等温、绝热及非等温条件下的热力学模型,考虑了气体与液体、贮箱壁的传热传质等因素,得出了比较理想的测量模型。其次,对影响测量的系统误差进行了分析,建立了各种影响因素的误差模型,并提出了相应的修正措施。然后,给出了在现有技术水平下测量的最大误差,结果表明测量误差在贮箱总体积的1%以内。最后,对激励频率、体积改变量大小及测量设备等相关应用技术问题进行了分析讨论与合理设计。体积激励法是一种可满足测量精度和耗能要求的良好方法。     

基于不确定性MDO的卫星总体优化设计研究

为了提高卫星总体设计质量,对基于不确定性多学科设计优化(UMDO)的卫星总体设计方法进行研究。首先提出了卫星总体的UMDO流程,重点对组织实现UMDO的优化过程进行了深入讨论。然后以某遥感小卫星的总体设计为例,对其UMDO数学问题进行了表述,采用UMDO优化过程对优化问题进行了组织与求解。优化结果表明,通过UMDO方法进行设计优化,能够在提高设计方案目标性能的同时,有效提高方案的稳健性和可靠性,验证了UMDO在卫星总体设计中快速形成稳健、可靠的优化方案的可行性和有效性。
     

天基边缘计算系统设计及关键技术

卫星具有覆盖范围广、抗灾害性强等特点,随着卫星研制与发射成本的不断降低,推动卫星与地面移动通信网络、物联网(IoT)、云计算中心深度融合,构建天地一体化网络和应用架构,已成为航天发展的重要方向。随着地面多用户、大数据量的接入,亟须开展卫星在轨数据处理技术相关研究,提升卫星的在轨服务能力和质量。本文提出了对卫星计算资源进行整合,构建天基边缘计算系统,并提出了天基边缘计算的3种资源管理策略和4种平台部署协同模式。此外,对天基边缘计算的优势和还需解决的关键技术进行了分析,并搭建了天基边缘计算原型系统,对不同计算卸载策略性能进行了分析。     

基于天基边缘计算的在轨智能技术

针对低轨互联网星座的发展以及天基应用不断拓展对计算能力的需求,开展基于天基边缘计算的在轨智能技术研究,这对提升星地带宽利用率和实时决策效率具有重要意义。提出了以低轨卫星为核心的天基边缘计算架构,在此基础上,进一步提出了一种基于深度模仿学习的智能计算卸载模型,以及该模型的在轨分布式联邦学习训练方案。基于空天地海一体化网络,开展了面向移动应用的实时计算卸载决策,以及空间数据、模型的在轨学习及训练方法研究。该方案在保障空间数据隐私的基础上,可进一步降低程序运行时延和提升模型的决策准确率。结果表明:与传统方法相比,该技术最多降低了54.96%的程序运行时延。     

轨道转移推进系统及其发展趋势

根据轨道转移系统的应用分类（包括上面级类、空天飞机类、卫星类、飞船类和新概念类）,对各类型典型飞行器的推进系统进行了综合评述,分别总结了相关的技术方案和应用特点,并针对当前的研究热点,简要论述了未来的发展趋势,最后给出了几点结论.