IPL：运载火箭测试数据自动判读语言

为确保运载火箭测试数据的完整性与正确性，克服传统人工判读模式判读效率低、易误判漏判以及通用编程语言自动判读模式判读适应性、扩展性、复用性差的不足，提出并设计运载火箭测试数据处理领域的自动判读语言IPL（Interpretation Language），以及配套的语言解析与执行器，实现了运载火箭测试判据的形式化定义与描述，减轻了业务人员的学习、判读成本，使得海量测试数据的判读在分钟级即可全部自动完成，目前已在多种新一代运载火箭工程实践中得到成功应用。     

高动态条件下星点像斑建模与补偿

高动态条件下星点提取有两个难点：一是暗弱星点目标湮没在噪声中不易识别,质心定位精度较差;二是星点像斑可能断裂,无法用常用的连通域算法提取。针对上述难点,本文建立了高动态条件下星点像斑模型,提出了基于该模型的像斑补偿与质心定位提取算法。该方法分为四步：第一,利用卡尔曼滤波实现星点像斑静态模板的实时迭代;第二,基于静态模型与星点运动模糊模型建立星点像斑动态模型;第三,以动态模型作为模板在恒星跟踪窗口内进行相关性匹配以确定星点像斑位置;第四,基于动态模型补偿星点像斑,并计算质心位置。实验结果表明,该方法能有效解决高动态条件下暗弱星点提取与断裂残损星点修复问题。相比传统算法,姿态精度误差均值减少了40.9%,最大误差减少了81.2%;星点提取率达到100%,提高174.5%,提取星数相比阈值分割与连通域法提高了173%。     

基于冲突分类与消解的多智能体路径规划算法设计CSCD

多智能体路径规划应用广泛但求解困难。为更好地处理多智能体路径规划中的路径冲突问题,提高求解效率,将冲突进一步分类为相向顶点冲突和交叉顶点冲突,并提出了对应的消解方式。相向顶点冲突的消解方法采用提前添加约束的方式,避免在消解其冲突的过程中产生另一个可预见的冲突;交叉顶点冲突的消解方法采用寻找最佳等待时间的方式,在消解其冲突的同时消解其他存在的冲突。两种冲突消解方法均可减小约束树的规模,在一定程度上减少算法的计算量。并提出了基于冲突搜索算法的高层节点冲突搜索算法。实验结果表明,所提出的冲突分类及消解方式有效地减小了算法高层中约束树的规模,降低了算法计算量,并在智能体密集的环境下表现出更大的优势。     

运载火箭遥测数据智能判读算法应用

在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下，现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显，缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充，进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定。为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律，设计智能判读算法作为传统算法的有益补充，提升传统判读的判读覆盖率和判读效率。以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象，设计集成神经网络智能判读算法，在给出的判读指标下研究得出，集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下，判读性能提升30%，提高了现有判据的覆盖率，后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考。     

原子钟性能对卫星导航系统定位精度的影响分析

星载原子钟是卫星导航系统的关键设备,原子钟主要通过影响卫星钟差对定位精度产生影响,分析了GNSS星载原子钟性能对定位精度的影响.通过原理分析,建立了原子钟稳定度与卫星导航系统定位精度的关系.在不考虑控制段对星钟校准误差的前提下,将原子钟噪声与星上工作环境因素作为主要因素,分析了GPS-IIF铷钟和铯钟对钟差/定位误差的影响,并给出了分析结果.最后,利用iGMAS提供的钟差产品数据,对比了北斗和GPS部分原子钟的稳定度及其对定位精度的影响,为后续星载原子钟的发展与选择提供了一定参考.