同平面LEO-LEO气动辅助空间交会

给出了实现同平面LEO-LEO空间交会的必要条件，分析了基于脉冲的主动调相方法，并重点研究了基于气动辅助轨道转移技术实现同平面LEO—LEO的空间交会方案。通过设计标准的同平面HEO—LEO气动辅助轨道转移最优轨迹，得到OTV与目标实现交会必须满足的标准相角，然后采用主动调相法使飞行器运行到高轨道时，恰好满足HEO—LEO气动辅助空间交会的标准相角，最后借助气动辅助轨道转移技术实现空间交会。该方法具有扩大发射窗口，且比基于脉冲主动调相法节省燃料等优点。     

小卫星空间圆形编队飞行队形设计与比例-微分(PD)控制

以两体相对运动动力学为基础 ,对Hill方程表示的相对运动特性进行了分析。同时给出了小卫星空间圆形编队队形设计。并且以此队形为例 ,引入了比例 -微分 (PD)控制策略对小卫星编队飞行的队形控制进行了研究 ,利用最优算法确定了控制器比例微分系数。数字仿真结果表明了该控制策略的有效性     

三轴稳定微小卫星主动磁阻尼姿态控制

针对三轴稳定微小卫星,用四元数法建立了速率阻尼阶段的动力学和运动学模型.根据地磁场强度矢量投影到轨道坐标系的简便旋转关系,设计了采用主动磁控的拟比例微分控制器,同时分析了磁力矩器的磁偶极矩.速率阻尼仿真结果表明:该控制法有效可行,具有一定的应用价值.     

用户星星间链路天线指向控制系统试验研究

仿真验证是设计控制器的重要一环。设计的用户星天线指向控制系统的半物理仿真试验系统是由天线样机及其驱动器、xPC实时仿真平台、图像处理计算机和中继卫星模拟器组成。中继卫星模拟器是试验系统的关键,基于用户星对中继卫星的跟踪规律,设计中继卫星模拟器。试验结果说明该试验系统有助于工程设计用户星天线指向控制系统。     

近地卫星磁测自主导航算法研究

地磁场具有较为完善的数学模型，而地磁场矢量是卫星位置的函数，利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。本文提出了采用UKF(Unscented Kalman Filter)滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法。基于unscented变换，UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计，从而带来更高的精度。本文以地磁场矢量为测量量，进行了数学仿真。仿真结果表明：经UKF滤波后，卫星总的位置误差在1km(3σ)以内。通过比较可知，该方法比传统的扩展Kalman滤波(EKF)有更好的收敛性和更高的精度。     

应用非线性规划求解异面最优轨道转移问题

研究了一种应用非线性规化求解有限推力作用下异面最优轨道转移问题的方法。采用改进春分点根素形式的高斯行星方程，从庞德里亚金极小值原理出发，将有限推力作用下异面最优轨道转移问题转化为两点边值问题；在考虑边界条件、横截条件及开关函数的前提下，将两点边值问题转化为针对协状态初值等的参数优化问题；最后应用非线性规划方法求解形成的参数优化问题。本方法特点是能得到开关函数从而得到最优发动机开关机逻辑。文章最后通过一个仿真计算，演示了完整的求解过程，验证了方法的有效性。     

奔月转移轨道的快速设计方法研究

 结合重叠圆锥曲线方法,针对着陆型和月球卫星型两种类型奔月转移轨道,给出了一种奔月转移轨道的快速设计方法。该方法是一种无需轨道数值积分的纯代数计算方法,直接从目标轨道参数出发,具有计算速度快、精度高的特点,避免了圆锥曲线拼接法精度差的缺点,可用于这两类奔月转移轨道的初始设计。该方法可为精确轨道计算提供较好的初值,大大缩短了轨道精确计算所需的时间。同时还针对地球扁率( J2 ) 的影响,给出了一种修正方法,提高了本方法的计算精度。     

BTT导弹的神经网络自适应反馈线性化控制

提出基于反馈线性化理论的BTT导弹自动驾驶仪设计方法。并提出由俯仰过载命令产生攻角命令的方法。应用CMAC神经网络构成一种自适应反馈线性化方案,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。闭环系统的稳定性由李雅普诺夫稳定性理论得到保证。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。     

仅用反作用轮进行小卫星姿态大角度机动

综合轮控高精度优点和小卫星高集成度与姿态机动的要求,以反作用轮为执行机构,采用模型状态轨迹跟踪法,在反作用轮速度饱和约束条件下,进行了模型状态轨迹和基于模型状态轨迹控制律的设计。此外,还针对飞轮摩摩擦等带来的常值干扰,对控制律进行了修正,以提高控制精度。仿真结果表明,此控制方法能较好地实现小卫星姿态的大角度机动。     

太阳同步轨道卫星的太阳帆板驱动律

研究了斜飞斜装太阳同步轨道卫星太阳帆板驱动律.通过坐标系变换,根据确定的太阳帆板开始驱动时刻及地球阴影区,基于MATLAB＼Simulink＼RTW软件的仿真数值设计法,设计了某斜飞斜装太阳同步轨道卫星的太阳帆板驱动律.结果表明:所设计的卫太阳帆板驱动律可满足工程需要.该法具一定的参考价值.