中继卫星S/Ka双频地面站天线共用跟踪接收机

论述了Ka频段圆波导TE11和TE21模自跟踪体制和S频段正十字排列四喇叭自跟踪体制共用两信道自跟踪接收机问题.导出了来波及地面天线S频段和、差信道极化特性引起的角误差电压的交叉耦合系数公式.还可以进一步使S/Ka两个频段共用一套能跟踪（直接序列）扩频信号源的伪单脉冲（单信道单脉冲）自跟踪接收机.     

舱外活动中航天员利用扶手移动的路径规划

航天员在舱外活动中,常常需要从一个工作点向另一个工作点移动.提出了一种用于搜寻两个工作点间最短通路的路径规划的方法.该方法利用人工智能中的启发式搜索A^*算法,在用栅格法对三维工作环境进行离散化的基础上,采用路径最短原则,完成了航天员在舱外活动中依靠扶手移动的路径规划.对一个例子进行了研究,并对结果进行了分析.规划的路径可为航天员舱外活动扶手的安装位置提供参考依据,以减少航天员舱外作业的工作时间、降低能量消耗以及提高航天员舱外作业的工作效率.     

基于DP-SA的机载外辐射源无源协同定位

针对强杂波背景下机载外辐射源无源协同定位（APCL）问题,提出一种基于动态规划和状态扩维（DP-SA）的单目标无源协同定位方法。首先,基于误差传播理论,构建了考虑外辐射源位置不确定性的状态转移范围,进而建立动态规划（DP）的值函数。其次,推导了基于极值理论的动态规划回溯阈值,提高了低可观测目标的检测概率。最后,对测量新息协方差进行在线修正,降低了外辐射源位置不确定性的影响,并利用状态扩维技术实现目标状态与外辐射源状态的联合估计。仿真验证了所提方法的有效性。     

视觉无人机棚内煤场自主飞行与地图构建

针对目前室内大型煤场煤储量估计方法中,固定位置激光打点方式存在盲区、不灵活、精度差,以及基于多旋翼无人机的方法难以适应无GPS的室内环境等缺点,提出结合视觉定位的无人机室内自主飞行盘煤方法。该方法通过融合5个方向的视觉信息,并结合无人机路径规划及避障算法,对煤堆进行了全覆盖的视觉成像,然后,通过运动推断结构方法进行三维建模,用于估计煤储量。经实验验证,所提方法有较好的室内定位精度,基于三维建模的煤堆储量估计与实际储量较为接近,证明了其有效性和可行性。     

无人飞行器在线航迹规划技术研究

在线航迹规划是针对不确定环境中的航迹规划问题,无人飞行器需要在参考飞行航线的约束下,根据局部地形、地貌、障碍、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制,实时地计算出飞行航迹,并跟随该航迹完成飞行任务。阐述了无人飞行器在线航迹规划的结构框架,分析了无人飞行器动力学约束及威胁场约束,并根据航迹几何建模方法及在线规划算法的国内外研究概况,着重探讨了在线规划算法如A＊算法、Dynapath算法及连续型粒子群优化算法。最后,阐述了无人飞行器在线航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

航空发动机叶片叶缘随形磨抛刀路规划

航空发动机叶片是整机核心零件,其制造量占到30%以上。叶片叶缘具有大弯扭复杂曲面、薄壁圆角半径微小渐变、精度要求苛刻等特征,末端工序磨抛的精度和品质直接决定整机的性能与寿命。人工仍然是叶片叶缘磨抛的主要手段,然而粉尘危害健康、经验依赖性强、零件一致性差等不足决定了自动化磨抛是必然趋势。叶片叶缘自动化磨抛多采用砂轮横磨或纵磨的刀路规划方式,存在刀路不连续且分行密集、力控制困难等不足,易造成叶缘局部过切,难以保证圆角轮廓创成。为此,建立了砂带包络叶缘的螺旋进给力控磨抛工艺,提出了面族与复杂曲面高阶切触的随形磨抛路径规划方法,实现了叶片叶缘的宽行高效磨抛。首先对叶缘区域进行横磨刀路规划,然后依照圆弧拟合曲线原理进行高阶切触式包络段再规划,最后进行横纵混合磨抛路径规划实现螺旋式连续进给。针对航空发动机叶片开展仿真和实验验证,结果表明所提出的方法相比于传统的横磨或纵磨方法,可将刀触点减少78.8%,轮廓精度由-0.06~+0.07 mm提高到-0.015~+0.05 mm,表面粗糙度由R_a>3.2 μm提高到0.175 μm,并且有效保证了叶缘轮廓形状,避免了过切现象。     

基于改进多元优化算法的动态路径规划

为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。     

跟踪与数据中继卫星系统资源调度优化问题

现有跟踪与数据中继卫星资源调度研究常采取简化模型,它将天线的准备时间假定为固定值,由此成为工程应用中系统利用率提升的一个瓶颈。文章借鉴时间窗约束的车辆路径问题理论,提出天线准备时间变长的规划优化问题（LOPVAPT）模型,通过优化天线的扫描路径,实现天线准备时间的动态最优取值。采用STK模拟任务过程,基于Matlab实现蚁群算法,结果表明可将系统利用率从低于80%提高到90%以上。