加权负载均衡合同网大规模星座任务分配方法

为了充分发挥大规模星座带来的在轨可用卫星资源丰富的优势，解决星座和任务规模扩大带来的任务分配求解空间大的问题，提出了一种分布式加权负载均衡合同网任务分配方法。对任务窗口进行预筛选，减少卫星参与投标数量，节约在轨计算通信资源；在合同网任务分配过程中，将任务投标值加入负载均衡加权系数，提升星座系统负载均衡性能。通过仿真验证，在观测收益相当的情况下，本文所提方法相较于集中式任务分配方法分配求解耗时可减少94%以上，系统负载均衡度优于传统任务分配算法，表明该方法适用于大规模星座任务分配。     

基于改进EKF的IMU动态误差抑制

惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题，本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter, EKF）算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器（Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF），借助于二阶巴特沃斯低通滤波器（Butterworth filter, BF）对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现，经过几种实验对比验证，结果表明：在EKF单独作用时，其数据方差较大，遇到震动干扰时，瞬时值误差较大；在无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）单独作用时，虽然其并不依赖初始噪音参数，其数据方差比EKF小，但还不足以满足要求；在加入BF后，数据方差明显减小，瞬时误差被大幅抑制，增强了系统的稳定性、抗干扰能力。     

一阶微分方程终值问题拟解的存在性

利用拟上下解方法,研究了一阶微分方程终值问题u′(t)=f()t,u(t),u(T)=xT拟解的存在性,并通过构造单调迭代序列得到该终值问题的最大最小拟解。