“开普勒”的使命

2009年美国东部时间3月6日22：50,美国成功发射了第一个专门探测太阳系外行星的空间望远镜—-“开普勒”（Kepler）,从而揭开人类探索地外生命的新篇章。人类为什么要探测太阳系外行星？怎样探测太阳系外类地行星？“开普勒”具有哪些技术特征？下面就这些问题加以介绍。     

空间智能控制技术国家级重点实验室第三届学术研讨会征文通知

空间智能控制技术国家级重点实验室第三届学术研讨会将于2009年7月召开,地点待定,主题为“深空探测航天器自主控制技术”。研讨会由空间智能控制技术国家级重点实验室和《空间控制技术与应用》编辑部共同主办。     

闭环FOG的自诊断及在RSDIMU中的应用

首先阐述了闭环干涉型光纤陀螺(I-FOG)中回路的特点,揭示了它的自诊断能力.由此给出了一种具有自诊断能力的闭环干涉型光纤陀螺并将它应用于一种容错捷联惯性测量单元(RSDIMU)中,针对该单元,设计了一种容错算法.该算法除了利用陀螺的输出外,还引入了它的自诊断信息,从而实现了仪表级的信息冗余,使这种RSDIMU的容错能力由原来的故障运行(FO)-故障运行(FO)-故障安全(FS)上升到FO-FO-FO-FO-FS.用Markov可靠性估计模型对该系统的估计表明,其可靠性也有了很大的提高.      

备受青睐的火星探测——著名火星探测器一瞥

最先进的人造火星卫星 经过近7个月的飞行,当今世界最先进、最大的人造火星卫星--"火星勘测轨道器"于美国东部时间2006年3月10日进入火星轨道.开始于2002年的这次飞行任务耗资7.2亿美元,     

气动热环境试验及测量技术研究进展

地面风洞试验和飞行试验是研究高超声速飞行器气动加热的主要手段。针对临近空间复杂气动外形高超声速飞行器气动热环境研究的需要,分析探讨了国内气动热试验及测量技术的发展情况。分析了临近空间高超声速飞行器外形特征以及飞行剖面、边界层转捩和气动热环境特性等,进而分析了气动热环境风洞试验模拟理论,介绍了适用于气动热研究的风洞试验设备及其模拟能力,重点讨论了适用于不同类型风洞的热流测量技术发展近况、存在的问题和发展趋势;在以长时间、高热流、高壁温为主要特征的高超声速飞行试验中,无法应用风洞环境下的热流测量技术,因而介绍了目前飞行试验中采用的气动热测量技术,讨论了根据结构温度反辨识表面热流存在的问题,以及热流传感器表面的"冷点效应"、表面催化特性等因素对飞行试验气动热测量的影响,提出了后续工作中应重点研究和解决的临近空间飞行器气动热环境测量技术问题。     

空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加,为保证在轨卫星的运行安全,需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备,在对厘米级小目标进行探测跟踪时,其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素,高频有利于探测小目标,并可获得相对稳定的RCS,但高频信号的波束小、搜索能力较低,实现难度大,也使得成本过高。为适于实际工程应用,需从效费比出发,对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则,给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用,给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围,并与国外工作做了比较,证明该准则可行。     

一种非介入式高超声速边界层不稳定波的测量方法

地面风洞实验是开展高超声速边界层转捩研究的主要手段之一,但是目前可用于高超声速边界层三维空间测量的实验技术仍极为缺乏,且已有测量技术的动态响应频率普遍较低。基于光的折射和干涉原理,搭建了一套非介入式聚焦激光差分干涉仪测量系统（Focused Laser Differential Interferometry,FLDI）,可有效获取三维流场空间点的密度变化。在马赫数为8的常规高超声速风洞中,使用FLDI开展了来流雷诺数107/m、7°半锥角尖锥标模边界层的不稳定波测量实验。结果显示FLDI成功捕获到频率在327 kHz的第二模态不稳定波及其谐波（645 kHz）。通过与PCB测试结果进行对比,FLDI的高信噪比、高解析频率（本文实验有效解析频率1.5 MHz）、高空间分辨率（沿流向小于1 mm）等优点得以体现。鉴于FLDI的高时空分辨率等优良特性,其可用于高超声速边界层不稳定波行为以及感受性等问题的研究,为深入认识高超声速边界层转捩机制以及感受性问题提供了有效手段。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。