针对多个地球静止轨道目标的巡游轨道设计

运行在螺旋巡游轨道上的航天器无需施加控制力就可以长期巡游在指定轨道附近,利用该特点,克服地基目标监视系统的不足,可提高空间目标监视能力.在现有的设计基础之上,改进对地球静止轨道多个目标螺旋巡游轨道的初始轨道设计;通过施加控制提出两种可以对地球静止轨道上多个目标进行绕飞观测的螺旋巡游轨道设计;通过仿真验证,对比二者各自的优势.     

GEO编队空间机器人系统交会方法

针对地球静止轨道（GEO）上被服务航天器的远距离和非合作特点,提出一种高自主、高协同、多任务的编队空间机器人在轨服务系统方案,实现对非合作目标的自主交会接近。首先,分析GEO卫星轨道约束力小的轨道特征和非合作的信息交互特征,给出由操作空间机器人和监视空间机器人组成的编队在轨服务系统,设计交会接近相对测量分系统以及在轨服务飞行任务;接着,给出典型远距离交会接近的多视线相对导航方法与多冲量相对制导律;最后,进行远距离交会任务仿真校验,结果表明编队空间机器人交会接近方法是有效的。     

ToF相机在空间非合作目标近距离测量中的应用

针对已有测量手段在空间非合作目标近距离测量中的问题,本文主要分析了ToF（Time-of-Flight）相机在空间应用中的可能性。首先总结了空间非合作目标近距离测量现状及已有测量手段;随后介绍了ToF相机的原理及发展,并以非合作目标典型特征为例对其性能指标进行分析;接着将ToF相机与现有空间近距离测量手段进行性能比较;并对其中的关键技术进行梳理;最后对ToF相机的未来发展趋势及其在空间中的应用进行展望。     

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

多角度谈有效成本控制

本文从多角度分析出发,结合工作实际,例举了从成本控制文化、预算管理、目标成本、成本对话机制、税收筹划等方面来寻求成本控制的途径。成本控制涉及企业管理经营的方方面面,本文深入剖析了成本控制在企业经营中的重要性,提出最有效的成本控制是在组织内建立良好的成本控制机制。