电磁散射测试的可重构绳系并联支撑机构

根据电磁散射测试时被测目标物姿态滚转变化的需求,提出一种能同时满足全滚转扫描和其他多种姿态测试要求的可重构绳系并联支撑机构设计方案,并进行了理论分析和试验验证。用双回转机构构建可重构绳系并联支撑机构,建立了该机构的运动学模型和静力学模型。根据该机构的结构矩阵,采用蒙特卡罗法求解其力闭合工作空间,计算得到设计参数下的姿态工作空间,分析了目标物全滚转、俯仰,全滚转、俯仰和偏航2种组合姿态运动状态下,绳长的变化规律和绳拉力的分布情况。进一步地,分别对泡沫转台支架和绳系结构支撑的电磁散射特性进行了测试和分析。最后,分析了某飞机目标物在泡沫转台支架和绳系支撑下的雷达散射截面。结果表明：在8～12 GHz频段内,可重构绳系并联支撑机构表现出很好的低散射特性。2种支撑方式下飞机目标雷达散射截面测试误差的绝对值小于1 dBsm,相对误差为±10%。可重构绳系并联支撑机构支撑可拓展电磁散射测试能力,具有良好的工程实际应用前景。     

基于NFTET的高超声速飞行器再入容错制导

针对以X-33为对象的三自由度高超声速飞行器,采用相邻可行轨迹存在定理(NFTET)设计了容错制导律以解决再入段执行器发生故障的轨迹重构问题。在标称情况下采用预测校正算法生成满足再入过程约束和终端约束要求的再入轨迹;当执行器发生故障时,飞行器气动参数、结构和舵面力矩都可能发生不可预测的变化,原先的轨迹不再满足制导要求,因此需要设计新型容错制导律。针对实际再入制导模型,基于NFTET设计容错制导算法对轨迹进行重构,得到满足故障情况下制导任务的可行轨迹。从仿真结果中可以看出,容错制导算法生成的新轨迹重新回到了约束范围之内,轨迹呈收敛趋势,使得高超声速飞行器从故障恢复到正常飞行状态,提高了飞行器的自主容错能力。     

基于终端滑模的卫星编队飞行有限时间控制

针对考虑参考星机动的编队飞行相对位置控制问题,给出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法. 基于编队卫星相对运动动力学模型,设计了有限时间终端滑模控制器,同时证明了该控制器作用下系统状态误差可在有限时间内收敛. 以编队构型重构和考虑参考星机动时的构型保持控制为例,利用本文控制方法进行了仿真分析. 仿真结果表明,基于终端滑模的有限时间控制方法相比于传统的线性滑模控制方法,在保证编队飞行控制高精度的同时,有效提升了误差的收敛速度,验证了该方法的有效性和优越性.      

载人航天器的可重构式控温回路系统设计

文章提出了载人航天器的可重构式控温回路系统,它由独立的中低温内外回路系统组成,可改善低温内回路由于控温点温度较低而对辐射器散热能力带来的影响,还可在某个外回路辐射器故障时进行系统重构,维持回路功能。建立了控温回路系统非稳态仿真分析模型,对正常工作模式下和某外回路故障工作模式下各舱回路控温点温度、设备温度、流量分配和载人航天器热负荷水平进行了分析。结果表明,双外回路系统比单外回路系统散热能力高27%。当双外回路中某回路故障时,通过系统重构,外回路系统可维持1850W散热能力,能保障载人航天器平台安全,表明可重构式控温回路系统能提高系统可靠性。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

DOR测量自适应模型重构算法与实验验证

针对"金星快车"(Venus Express,VEX)探测器大时延、快变化的轨迹特点,提出了一种基于侧音信号相频特性的自适应模型重构算法。该方法极大增强了参考模型精度恶化情况下算法的适应性与稳定性。基于"金星快车"DOR观测实验的数据分析,通过与欧洲航天局提供的事后高精度星历轨道对比,结果表明数据处理算法时延精度优于ns量级,时延率精度优于1ps/s量级。     

基于能耗与可靠性约束的动量轮可重构性评价

针对目前在控制系统的可重构性评价中较少考虑系统能耗、可靠性限制的问题,文章研究了约束条件下卫星姿态控制系统可重构性度量及评价方法,建立了含执行机构失效因子的控制系统模型,并基于可控性格兰姆矩阵得到能耗约束下可重构性度量指标;然后将可靠性指标引入到系统可重构性评价度量中,进一步缩小可重构性集合;最终形成综合两种约束的可重构性评价方法。通过对含动量轮系统的重构构型仿真,得到约束前后的可重构性对比,仿真结果符合实际分析,验证了该方法的有效性。     

基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法

特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能.