基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

多任务模式电推进技术

调研了多任务模式电推进技术在地球静止轨道卫星和深空探测器中的应用情况,电推进技术的应用由南北位置保持任务模式逐步向南北位置保持和轨道转移等多任务模式发展;总结了多任务模式电推进技术在功率需求、比冲、推力等方面的技术特点;从卫星平台技术、推力器技术、可变功率电源转换及控制技术、可变流量调节技术,以及多自由度、大角度矢量调节技术等方面,分析了多任务模式电推进在工程应用中要解决的关键技术。     

浅谈构建部队后勤保障社会化顺畅高效运行机制

部队后勤保障社会化取得的成效是有目共睹的,但是由于种种原因,部分单位还没有取得预期效果,本文尝试从部队后勤保障社会化中出现的矛盾入手,分析其产生的原因,提出构建顺畅高效社会化的运行机制的对策.     

构建无线自组网仿真场景

计算机仿真是测试评估网络协议性能的基本技术，而无线自组网技术是一项新兴的热门无线网络技术。目前为止还没有文章对无线自组网计算机仿真技术进行综合介绍。因此，本文以构建易用合理的无线自组网仿真场景为目标，从仿真软件、仿真场景和移动模型这三个方面综合说明了构建无线自组网仿真场景的相关技术。本文对三种通用网络仿真软件NS-2，Glomosim和OPNET进行了分析比较，介绍了无线自组网研究中几种典型的仿真场景，最后介绍了常用的几个节点移动模型，分析了移动模型存在的问题及解决方法。本文对构建无线自组网仿真环境具有指导借鉴意义。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

卫星星座整网轨道确定分析与仿真

编队飞行的卫星或卫星星座对轨道确定自主性和精度提出了较高要求。针对这个问题,通过建立星座的轨道动力学模型和星间观测的测量模型,将星座中的星间观测数据和地面观测数据融合起来,将待估的卫星轨道参数和部分动力学参数进行适当的分类,研究卫星星座整网轨道确定的新方法,并在理论上分析了整网定轨方法能提高定轨精度的原因;最后采用自主开发的卫星星座整网轨道确定软件进行了仿真计算。计算表明,该方法能有效地减少对地面站的依赖,并较大幅度提高定轨时卫星绝对位置和相对位置精度。
     

钢丝螺套型面尺寸检验方法研究

通过对钢丝螺套型面尺寸检验方法的深入研究,分析了现行国家军用标准GJB 119.4A有关规定的不合理性,提出改进钢丝螺套型面尺寸测量方法的基本思路.     

一种基于地磁场曲面线性化拟合的快速导航定位方法

地球主磁场随空间变化平缓的特性会令绝大多数已有的地磁导航方法陷入困境.针对这个问题,提出了一种全新的地磁场导航定位方法,即在局部区域内用线性平面拟合磁场曲面,进而通过求解线性方程组来获得磁场测量点的位置估计区域.同时为了减少线性化误差的干扰从而实现精确定位,进一步给出了基于多级子图的导航定位方案.相较于已有的地磁场导航方法,提出的方法不仅不依赖变化剧烈的地磁异常场,更能使运算速度大幅提高,存储量大幅降低,且不需要长时间的路径累积来收敛,并能够实现大范围区域内的快速搜索定位.最后以IGRF模拟全球磁场进行仿真实验,证明了此方法的有效性.     

斜激波极值规律的边界层影响

采用边界层理论与斜激波/膨胀波精确算法，建立一种结合Eckert参考温度法和Illingworth-Stewartson变换法优势的边界层权重算法，用于研究超声速黏性楔面边界层位移厚度对斜激波极值规律的影响。分别应用层流Navier-Stokes方程和湍流Navier-Stokes方程的CFD解算器对边界层新模型进行了算例精度评估。在来流马赫数为1.2~2.4和楔面角为3°~20°的范围内，压强比的相对误差小于0.1%。计入层流与湍流边界层影响的理论模型研究表明，边界层影响使得最优马赫数增加；对于层流边界层，最优马赫数增量约为0.001 5~0.003 3；对于湍流边界层，最优马赫数增量约为0.002 8~0.006 1。     

一种新型的干扰识别与检测算法

在通信系统抗干扰中干扰的检测及识别是一种关键的技术。文章提出了一种新的干扰识别算法。首先,应用盲信号分离算法来分离传感器接收到的混合干扰信号。然后从干扰信号的高阶累积量中提取特征参数用作进行SVM分类时的特征向量。最后,用SVM作为分类器来对单音干扰、多音干扰及脉冲干扰进行分类识别。计算机仿真结果表明,当信噪比不低于5d B时本文算法有较高的识别率。