输入受限的编队卫星分布式姿态协同控制

研究了跟踪时变参考姿态情况下的编队飞行卫星协同控制问题,提出了一种非线性饱和的分布式协同控制器。在控制器中引入了一个双曲正切函数向量,保证了连续控制输入的有界性。采用Barbalat引理对姿态跟踪情况下闭环协同控制系统的稳定性进行了分析,得出了系统渐近稳定的结论。通过对各种条件下的仿真,验证了算法的有效性,并确立了编队卫星信息流图的拓扑结构和控制器增益等因素与暂态过程中相对姿态保持性能的关系。     

高温结构可靠性分析的时变响应面法

高温条件下结构的本构方程和承载能力都随时间变化,传统的结构可靠性模型在分析这种时变结构可靠性问题时效率较低.提出一种可用于高温结构可靠性分析的热响应与响应量阈值均随时间变化的时变响应面法.首先,通过引入结构各基本变量与时间的交叉二次函数并结合Box-Behnken试验设计建立结构热响应量的时变模型;进而,以温度为中间变量,建立结构响应量阈值与时间的函数关系,据此得到用随机过程表示的时变极限状态函数.具体给出了基本变量服从正态分布情形下的结构时变可靠度计算方法.算例分析表明该方法切实可行,能够在保证计算精度的基础上大幅提高计算效率.      

超精密微牛级微波离子推进技术及其在卫星超精度控制中的应用研究

空间技术的快速发展使得利用空间卫星的编队飞行构建大型空间星座成为可能,在引力波探测、射电望远镜编队、星座组网等任务方面具有重要作用。超精度控制是实现卫星高精度编队飞行的关键技术。推进系统是实现卫星编队长期高度稳定飞行的保证,从而实现内部科学装置的正确运行。不同于常规的推进系统,卫星精密编队超精度控制对推进系统的推力可调范围、分辨率、响应时间、推力的一致性等有着极高的要求。根据卫星精密编队任务需求,对微牛级推进系统的功能及技术要求进行了分析,提出了基于M2微波离子推力器的卫星超精度控制推进系统。阐述了M2超精密微牛级推进系统的关键技术和研究进展,为后续M2推力器在无拖曳控制方面的应用奠定了基础。     

无人集群系统时变编队H∞控制

针对有向通信拓扑网络下具有通信时滞与外部干扰的无人集群系统（AUSS）时变编队H_∞控制问题进行了研究。首先,基于AUSS期望编队构型信息、无人机（UAV）实时状态信息以及通信UAV之间带通信时滞的状态误差信息提出了AUSS的编队控制方法,通过变量替换将AUSS的编队控制问题转换成低维闭环系统的渐近稳定问题,并以线性矩阵不等式（LMI）形式给出了系统稳定的充分条件与最大允许通信时滞的计算公式。其次,通过构造Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函,证明了存在通信时滞与外部干扰条件下AUSS能够实现时变编队。最后,通过数值仿真验证所设计方法的准确性与有效性。      

基于修正似然滤波的无人机编队相对导航方法

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测数据存在随机时延问题,提出一种能够处理多步随机延迟量测的修正似然容积卡尔曼滤波（ML-CKF）算法。用多个伯努利随机变量对量测模型进行修正以描述随机延迟;通过边缘化延迟变量来计算滤波的似然函数以从延迟量测中提取准确的信息;采用三阶球面-径向容积准则计算高斯加权积分以解决系统的非线性。滤波中的加权因子根据接收量测的特性进行调整,因此,所提修正似然滤波具有自适应卡尔曼滤波属性。利用罗德里格斯参数表示姿态误差,设计了基于修正似然容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器。仿真结果表明：所提算法可以准确地估计出长机和僚机之间的相对位置、速度和姿态,且估计精度高于容积卡尔曼滤波和传统随机时延滤波。     

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

环火星自主导航系统设计及参数优化研究

当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。     

一种基于进化计算的空间飞行器编队重构轨道规划方法

基于进化算法提出了一种两层结构的空间飞行器编队重构的轨道规划算法,高层算法通过优化构型映射来优化编队的总燃耗,实现全局规划并确保飞行器之间保持一定的安全距离以避免相互碰撞;低层规划算法采用Chebyshev多项式逼近控制变量空间,为每颗飞行器规划满足约束条件的最优轨道。该方法充分利用了编队的分布式结构,由各飞行器并行实现各自的轨道规划,能有效解决大型编队的轨道规划问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

航母编队网络化协同反导装备体系建设探讨

随着信息技术的发展,航母编队建设网络化协同作战体系,成为提高其作战能力的必由之路。在借鉴美军网络化作战装备体系建设的基础上,对航母编队网络化协同反导作战装备体系的构成和主要功能进行了阐述,并对未来向着"以网络为中心"的发展方向进行了探讨。