基于MADDPG的多无人机协同任务决策

针对多无人机任务决策方法研究中传统优化算法难以在短时间内得到期望结果的问题,基于深度强化学习提出一种无人机多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,通过允许无人机在学习时使用全局信息,在应用决策的时候只使用局部信息的方法,从网络结构、状态空间、动作空间和奖励函数设计了MADDPG算法的模型结构。最后通过仿真实验,并对比深度确定性策略梯度(DDPG)算法,验证了本文提出的MADDPG算法在保证精度的基础上,学习速度大幅度提高,弥补了传统强化学习算法在多智能体领域的不足。     

基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。     

美国深空网的无线电跟踪测量新技术

本文介绍了美国航空航天局所属深空网(DSN)在无线电跟踪测量方面已采用的新技术的应用情况,探讨了这些技术对于我国发展深空导航技术的实际意义。     

深空探测下行测距调制度变化的现象和机理分析

文章对统一S波段应答机下行测距调制度随上行信噪比以及工作模式的不同而不同的现象进行了分析,推导出计算公式,并和实测数据进行了比对。实测数据与文中的理论分析的结果是一致的。另外,文章也说明了测距下行调制度变化的具体计算公式将随不同应答机模型不同而不同。在设计计算时,应当对具体的应答机转发模型进行分析,而不能简单引用CCSDS标准所给出的公式。     

提高深空异步激光测距精度方法研究

异步激光测距的作用距离远,有望实现对地球同步轨道以及深空航天器的精确测量。在对相关文献深入研究的基础上,全面分析了异步激光测距基本原理,对其钟差和测距公式进行了重新推导,提出了一种适用于深空异步激光测距的精确公式,并给出了迭代求解方法。通过理论仿真分析,在脉冲时间测量误差5ns时,对匀速飞行目标,该方法距离测量精度可达到5～6m,比其他方法高出2～3个数量级。     

美国下一代深空网发展计划探析

为适应未来美国深空探测的任务,此前美国NASA(National Aeronautics and Space Administration,国家航空航天局)对它的深空网发展的技术现状与能力进行了评估,梳理出了它们在未来深空任务中上下行通信速率需求,从而制定了美国下一代深空网的发展战略.针对此战略,梳理分析了美国深空网近年在深空通信导航领域开展的多项重大技术革新与演示验证试验,并从中剖析总结出了它的下一步的技术发展路线,期冀为我国深空测控网技术发展策略的制定提供参考.     

基于X射线脉冲星的深空探测自主导航方法

自主导航是实现深空探测任务的关键技术,基于X射线脉冲星的导航方法可靠、稳定、精度高,不受近地空间的限制,为深空自主导航提供了全新的思路。文章分析了X射线脉冲星导航的基本原理,提出了脉冲到达时间预报算法和整周模糊度求解方法,基于最小二乘理论研究了位置估计算法。仿真算例表明该方法在脉冲星方位误差为0.001弧秒、脉冲到达时间测量误差为1μs的情况下,140d飞行时间中定位精度优于10km,且对初始误差不敏感,可以满足深空探测的导航需要。     

弱太阳闪烁对深空通信的影响

行星聚合和太阳闪烁是影响深空通信的重要因素. 分析了行星聚合和太阳闪烁的物理特性, 建立了弱太阳闪烁条件下深空通信信道的Rician 模型, 并得出了当Rician 因子大于10 dB 时近似为高斯信道的结论. 对弱太阳闪烁下X 波段和Ka 波段的通信性能进行了仿真, 这对建立可靠的深空通信链路具有十分重要的意义.      

全太阳系深空探测轨迹全局优化(英文)

针对太阳系中全部的248997颗行星的探测问题,给出了一种关于探测飞行器的深空探测全局四维轨迹(t,x,y,z)优化方案,即飞行器从地球发射进入太阳系并采用小推力控制,优化方案的性能指标为飞行器与太阳系中全部行星中相遇和交会的星的数量最多并且燃料消耗最少。本方案给出了四维飞行轨迹进行全局优化的一套算法,该算法由搜索算法和四维轨迹优化算法组成。此搜索算法从太阳系的248997颗行星中寻找获得尽可能多的经过近地球3维走廊内的行星;而四维轨迹优化算法由改进的动态规划算法、基于最优控制理论的共轭梯度算法和静态参数优化算法组成,其中静态参数优化算法用于搜索最优发射时间窗口。基于该组合算法,通过长时间的大规模的飞行数字仿真,最终计算出探测器的四维最优飞行轨迹,在一年内路过了太阳系中全部行星中的12颗行星。