基于改进DQN的复合模式在轨服务资源分配

针对开展在轨服务前的资源分配非线性多目标优化问题，构建复合服务模式下的在轨资源分配模型，基于对DQN （Deep Q-Network）方法的收敛性和稳定性改进，提出了一种在轨服务资源分配方法。该方法能够应对同时包含"一对多""多对一"的复合服务模式，并在满足预期成功率的前提下优先分配重要服务对象，兼顾资源分配综合效益和总体能耗效率，达到了以期望成功率、较少资源投入尽快完成任务的综合目标。仿真实验表明，改进DQN方法能够在任务执行前依据服务对象重要程度自主分配航天器资源，收敛速度快、训练误差低，在分配效益和总体能耗的优化方面具有明显的比较优势。     

冲击噪声环境下基于任意阵列流形的空时二维DOA估计方法

 针对冲击噪声环境中信号源的高分辨二维波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵形的基于联合对角化分数低阶空时(ST)相关矩阵的二维DOA估计方法。该方法先对分数低阶空时矩进行采样构建伪快拍数据矩阵,然后对两个时延分数低阶空时矩阵进行联合对角化处理。其无需二维谱峰搜索和参数配对,在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用,适合存在一维角度兼并的情况。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。在半参数 回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性影响因素, 提出了基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道的方法,以提高定轨精度;然后,在理论 上证明了在测量数据存在非线性影响因素的情形下,基于半参数回归模型的批处理确定卫星 轨道方法的定轨精度高于经典的批处理定轨精度;最后,对中低轨卫星应用批处理定轨进行 了仿真。结果表明：基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法分离出观测数据中的 白噪声和非线性影响因素,从而可以在观测数据中消除非线性影响因素,提高定轨的精度。     

电渣熔铸过程渣池深度对钢锭应力场影响的模拟研究

针对电渣熔铸钢锭各部位温差大,易产生热应力及测量困难,本文采用大型有限元分析软件ANSYS对电渣熔铸过程中不同渣池深度时的钢锭应力场进行了模拟研究,研究结果表明不同渣池深度时的钢锭表面沿轴向自顶而下等效应力和轴向应力分布均基本遵循对数函数关系。模拟结果与实际相吻合,运用此模型可预报钢锭应力场状况,指导实际生产。     

基于两步多模型估计的非合作航天器相对导航

对非合作航天器进行相对导航,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误     

微型飞行器高度估计的最小二乘法

对微型飞行器高度估计问题,提出了基于针孔成像的最小二乘法。利用惯性器件测量的姿态角,建立了目标在2帧图像的4个投影方程,得到目标相对高度的最小二乘解。对该方法进行了仿真验证,结果表明当飞行器横滚角变化不大时,高度估计对姿态角误差具有较好的鲁棒性,误差在2 m以内,优于传统方法。该方法计算量小,适合微型飞行器平稳飞行时应用。     

一种基于分组截短PN码的SOFDM信道估计方法

基于PN序列的信道估计方法的特点是计算过程简明,已被广泛应用在地面无线局域网系统中。在卫星正交频分多路复用传输体制(SOFDM)系统中引入传统PN序列信道估计方法的主要问题在于卫星信道的多径延时远大于SOFDM数据符号的持续时间,信道特性比较复杂,使得传统方法的估计精度严重下降。提出了一种改进的方法,根据信道的近似周期特性对数据帧进行合理的等长度分组,并把长PN序列改为短PN码来跟踪信道局部特性的变化,再对分组后的数据子帧分别进行信道估计。对该方法的设计思想进行了理论分析,并通过仿真验证了该方法的估计精度比传统方法至少提高了10倍。     

星敏感器自主在轨标定算法

在星敏感器在轨测量的星像点偏移和星敏感器光学透镜焦距变化条件下研究了一种自主在轨标定算法.由最小二乘最优估计法在轨标定星敏感器星像点偏移和光学透镜焦距变化,以最小二乘最优估值为量测,用卡尔曼滤波算法设计了星敏感器在轨自主标定模型.仿真结果表明:该算法可准确标定星敏感器星像点偏移和透镜焦距变化.     

基于预测滤波器的GPS姿态估计

采用预测滤波器,利用全球定位系统的双差相位观测量实现载体姿态估计。该方法对初值的选取具有鲁棒性,可以在天线和可见星较少的情况下快速收敛到姿态精确解。仿真结果显示,该方法的姿态估计结果可以与基于非线性最小二乘的姿态估计结果相比拟,且受初值的影响小;采用双差相位测量比采用单差相位测量可以得到更佳的姿态估计效果;当使用三基线的天线阵时,在飞行机动较大的情况下采用近似正交布局的天线结构可以更好地估计姿态。     

基于自适应搜索的快速运动估计算法

在MPEG和H.263的运动估计中,全搜索(FS)效果虽好但时间开销巨大,以三步搜索法为代表的一些快速算法不仅在搜索精度方面与FS相比有较大的差距,而且搜索时间仍不能满足实际的需要.提出的基于自适应搜索的快速运动估计算法(ASA)充分利用了视频序列运动矢量在空间分布上的中心偏置特性和相邻块运动的相关性,在大幅度提高搜索效率的情况下,得到了与全搜索非常接近的搜索效果.与现有算法相比,该算法具有高效、鲁棒性强的特点.