环月降轨实现月面着陆的控制策略

针对探测器实现月面着陆的问题,对环月降轨轨道控制策略进行了研究。根据环月降轨的控制方程,将环月降轨单脉冲控制变量的不同组合与月面着陆目标参数建立了3种关系;建立了定时定点月面着陆、定点月面着陆和目标纬度区域月面着陆3种环月降轨控制策略,并给出了控制策略求解算法和步骤。针对定点月面着陆,单脉冲对半长轴和近月点高度进行组合控制,分析了环月降轨控制解空间。针对标称环月轨道/-偏差环月轨道/+偏差环月轨道,分别进行了定时定点/定点/目标纬度区域3种月面着陆的控制计算,验证了环月降轨控制策略。可应用于月球着陆、月球采样返回及载人登月等实施月面定时定点着陆任务的轨道控制。      

卫星自主导航系统存在常值偏差的滤波方法研究

由于敏感器常值偏差对导航精度影响较大,因此有必要对其进行标定。考虑到传统常偏扩维算法计算量大,且可能出现数值病态的问题,提出了两步UKF算法,该算法对状态和偏差实施分离估计,从而达到解耦目的。不仅能够准确标定常值偏差,而且还可以提高导航精度。近地卫星自主导航系统仿真结果验证了该算法的有效性。     

不可压粘性流体力学初值问题的拟变分原理及其广义变分原理

利用Laplace变换将不可压粘性流体动力学的方程与边界条件变换到象空间上,同时也就把初值条件引入到象空间的方程内。然后在象空间利用变积方法建立不可压粘性流体动力学的拟变分原理和广义拟变分原理,再将它们拉氏反演到原空间内,即得时间域内的不可压粘性流体动力学的变分原理及其广义变分原理。最后用一个具体的例子对原理的应用进行了说明。     

通信卫星不同带宽数字群时延测试技术实现

群时延特性是通信卫星转发器分系统重要的测试项目,目前通信卫星主要采用数字群时延测试方法,该算法设计之初是为了满足10 MHz量级转发器带宽的测试。随着通信卫星有效载荷技术的不断发展,通信带宽也呈现出多样化,从军用卫星的窄带通信（带宽10 kHz量级）到高通量卫星的宽带通信（带宽100 MHz量级）,不同带宽对群时延测试指标和测试技术提出了不同的要求。本文在数字群时延测试方法的基础上,通过理论分析、MATLAB仿真和卫星工程测试验证等环节,对不同通信带宽下的转发器群时延测试系统、参数及算法进行优化设计,使其算法能够满足不同转发器带宽下的群时延特性测试。     

基于时空协同的飞行器集群制导技术现状与应用

从集群作战军事需求牵引角度,指出了基于时空协同的多飞行器制导技术,是有效提高突防概率与目标打击效能的关键支撑技术。围绕飞行器集群协同制导技术发展现状,分别以时间协同约束、空间协同约束及时空协同约束为主线,介绍了国内外技术的发展思路。最后,对飞行器集群协同制导技术进行了概括总结,并对该技术在未来的发展方向进行了展望。     

单向偏心柱下独立基础基底尺寸计算

确定偏心荷载作用柱下独立基础基底尺寸,以往采用试算法,过程繁杂,也不利于教学,且计算结果未必经济.通过理论推导求出的基底尺寸直接计算公式,根据已知条件可以非常简便地获得经济、合理的柱下独立基础基底尺寸.     

航天器近程编队自主协同相对导航方法

针对GNSS(全球导航卫星系统)拒止环境下近圆轨道多航天器近距离编队自主协同相对导航问题,提出了利用测角相机偏离航天器质心安装时的杆臂效应和多航天器之间几何一致性约束来实现相对导航的方法.首先,在第二轨道坐标下分别建立了基于Hill-Clohessy-Wiltshire方程的多航天器编队相对轨道演化模型、测角相机偏离质...     

国际空间站环境试验标准及力、热试验方法综述

国际空间站是目前在轨运行的最大空间平台,具有系统体积庞大、构型复杂、接口众多、载荷种类不确定等特点.因此,系统级力学试验、热试验以及组件环境试验对空间站的设计和工艺验证非常重要.文章调研了国际空间站各舱段的系统级力学试验、热试验以及组件环境试验情况,以期为我国空间站的地面试验系统设计、研制提供参考.     

星用SRAM型FPGA的故障模式分析和容错方法研究

静态存储器（SRAM,static random access memory）型现场可编程门阵列（FPGA,field programmable gate array）是一种对空间辐射效应较为敏感的航天器电子元器件。由于其特有的构造和工作方式,单粒子辐射效应对SRAM型FPGA造成的影响及其引起的故障模式有着区别于一般电子元器件的特征。为了提高SRAM型FPGA在空间应用中的可靠性,以该类型FPGA的主流器件作为研究对象,深入分析了FPGA在空间应用中的各种故障模式,研究了相应的各种容错方法。研究表明,通过采取适当的FPGA容错方法,能够有效降低SRAM型FPGA因空间辐射而发生故障的可能性。     

人工智能技术在宽域飞行器控制中的应用

针对人工智能技术在宽域飞行器控制中的两种应用技术途径进行了研究,其中包括利用深度神经网络辨识飞行器关键特征,实现控制增益的精准调度,提升对模型不确定性的自适应能力;以及利用深度神经网络建立神经网络动力学对飞行动力学的映射表达,实现“端对端”控制。最后对有待持续深入开展的人工智能应用研究进行展望。