远程自主接近轨道设计技术

对完成任务的运载火箭末级、失效卫星等空间非合作目标进行空间操作是复杂的,需要地面测控网与主动航天器的密切合作才能完成抵近及相应操作。以火箭末级残骸作为空间非合作目标,给出了远程自主接近的轨道设计方法。通过地面遥控上传的目标轨道参数,主动航天器进行自主异面机动、主动调相等多次点火,完成对非合作目标的远程接近,接近距离在50km之内,2016年6月底远征一号甲上面级的成功飞行验证了该方法和设计结果的有效性。     

基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法

基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性（Photo-response non-uniformity, PRNU）噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实现的。本文提出了一种基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法,该方法使用了深度堆叠自编码器网络,并设计了一种样本错配的技术对其进行训练。这种基于样本错配训练的端到端深度神经网络的使用有效避免了人工设计算法的局限性,对图像PRNU噪声进行了有效提纯,进而提升了其用于图像来源鉴别时的性能。在Dresden图像数据集上进行的比较实验结果表明,提纯后的PRNU噪声具有更好的性能。     

应用间断伽辽金方法求解二维欧拉方程

在二维非结构网格上,构造了规范正交基作为测试函数,应用不同精度的间断伽辽金方法(DGM)数值求解二维Euler方程,其中数值通量项采用Lax-Friedrichs格式计算.通过对绕NACA0012翼型的跨音速流场的数值模拟,分析了该方法在捕捉间断解方面的特性;同时借鉴有限体积法(FVM)中的一些技术,对求解方案进行了优化.把间断伽辽金方法和有限体积法计算的结果进行比较,认为前者能够更好地处理间断解问题.     

地月Halo与DRO支持的往返月球任务轨道

面向未来载人月球与深空探测任务需求,针对地月系统中低能往返环月轨道与平动点轨道的转移设计问题进行研究,在不同三体轨道下系统分析了环月轨道变化对任务飞行时间与燃料消耗等关键参数的影响,并提出月球往返轨道初值猜想搜索策略。为解决设计变量初值敏感性问题,结合空间不变流形与目标平动点轨道构型特性,采用微分修正算法快速构造初始转移轨迹。在同时考虑近月点与燃料最优转移多约束条件下,通过多重配点打靶法与序列二次规划算法对环月轨道与平动点轨道间往返轨迹进一步研究,并推导了约束方程的梯度公式提高计算效率。为分析往返轨道特性与验证设计策略的有效性,针对不同环月轨道倾角、三体轨道幅值等参数变化与转移时间、燃耗的关系进行分析,设计结果对探月飞行器近月空间部署往返轨道设计及参数选取具有重要的参考意义。     

基于Android系统的机场噪声监测终端设计与实现

针对传统机场噪声监测终端不能作为移动终端来监测周围噪声的问题,提出搭建以Android系统为平台的机场噪声监测终端,以实现实时实地监测机场噪声。该终端对MagicArm270开发板的软硬件模块进行了设计,通过移植Linux内核和制作Yaffs2文件系统来实现噪声监测终端的平台搭建,最后在搭建好的平台上进行噪声信息采集程序的编写。在实验阶段也对该终端进行了系统测试。实验结果显示系统运行可靠稳定,可作为移动终端来实时监测噪声。     

嵌入式虚拟机管理器内存虚拟化方法研究

嵌入式虚拟机管理器需对3类硬件资源进行虚拟化才能支持客户OS的正常运行,而且支持虚拟内存的客户OS需对MMU页表进行虚拟化;以NXP公司的PowerPC架构处理器为例介绍了MMU概况、管理方法,并提出MMU虚拟化的需求;研究了XEN、ViMo、KVM/ARM、NOVA、MobiVMM 5个典型虚拟机管理器软件中所采用的主流内存虚拟化方案,并给出了基于软件影子页表、基于硬件支持特性、软硬件结合等3种对MMU页表进行虚拟化的解决方案.     

基于KNN的机床刀尖点频响函数预测

加工颤振是影响工件表面质量、加剧刀具磨损和降低机床寿命的重要原因,颤振抑制一直以来都是学术界和工业界关注的重点。稳定性叶瓣图是现有颤振抑制方法的重要依据,而机床刀尖点频响函数是绘制稳定性叶瓣图的主要输入。锤击试验法是目前获取刀尖模态参数最为准确的方法,但是在机床结构变化频繁的应用场景下,该方法效率低,机床需要长时间停机,难以满足实际生产要求。提出了基于KNN的机床刀尖点频响函数预测方法,将锤击试验法和KNN算法相结合,大幅减小了锤击试验的次数,同时准确获得机床刀尖点频响函数。在试验验证中,将该方法和传统RCSA方法进行对比,结果表明所提方法具有良好的准确度。     

基于Proximal-Newton-Kantorovich凸规划的空天飞行器实时轨迹优化

针对空天飞行器大气层内上升段实时轨迹优化问题，提出一种基于Proximal-Newton-Kantorovich凸规划的轨迹优化方法。首先，应用Newton-Kantorovich迭代方法将轨迹优化问题转化为一系列的子问题，每个子问题都是一个线性最优控制问题；其次，针对Newton-Kantorovich迭代方法忽略运动方程中的高阶信息，导致难以收敛这一问题，提出Proximal-Newton-Kantorovich迭代方法，在子问题的性能指标中加入邻近规则化项，改善了Newton-Kantorovich迭代方法的收敛性；最后，将子问题离散为二阶锥规划问题，并应用内点法进行求解。提出的Proximal-Newton-Kantorovich凸规划方法是一种求解非线性轨迹规划问题的可行途径。理论分析表明，Proximal-Newton-Kantorovich迭代方法的收敛结果一定是轨迹优化问题的局部最优解。数值实验表明，此方法的计算时间在毫秒级。