高校共青团基层团支部能力建设初探

本文对目前高校基层团支部存在的现象进行了剖析,并对加强高校共青团基层团支部能力建设提出了几点粗浅的看法,以求进一步提高基层团支部的创造力、凝聚力和战斗力.     

分布式卫星干涉测高系统编队构形优化设计方法

 分布式卫星干涉合成孔径雷达（InSAR）编队构形设计是系统总体设计的关键问题。从系统测高性能优化角度出发,提出分布式InSAR编队优化设计一般方法,将其概括为求解一个优化问题,以主星带辅星群体制分布式InSAR为例建立目标函数,针对其星载双站、斜视、空间基线等特点建立测高精度与辅星轨道根数的关系,基于近似的相对运动数学模型对该优化问题进行简化,并采用遗传算法求解。在此基础上,对多颗卫星组成编队以提高系统测高性能提出了一种多星编队设计方法。仿真分析表明,经优化得到的编队测高性能要优于干涉车轮和钟摆编队,该结果验证了优化设计方法的有效性和正确性。     

超精密微牛级微波离子推进技术及其在卫星超精度控制中的应用研究

空间技术的快速发展使得利用空间卫星的编队飞行构建大型空间星座成为可能,在引力波探测、射电望远镜编队、星座组网等任务方面具有重要作用。超精度控制是实现卫星高精度编队飞行的关键技术。推进系统是实现卫星编队长期高度稳定飞行的保证,从而实现内部科学装置的正确运行。不同于常规的推进系统,卫星精密编队超精度控制对推进系统的推力可调范围、分辨率、响应时间、推力的一致性等有着极高的要求。根据卫星精密编队任务需求,对微牛级推进系统的功能及技术要求进行了分析,提出了基于M2微波离子推力器的卫星超精度控制推进系统。阐述了M2超精密微牛级推进系统的关键技术和研究进展,为后续M2推力器在无拖曳控制方面的应用奠定了基础。     

航天器相对导航与控制技术的典型任务

在空间交会对接、在轨服务、近距离目标监视以及航天器编队飞行任务中,通常需要通过相对导航与控制技术对相互邻近的航天器进行控制.回顾了该领域典型的空间任务,特别关注任务、相对导航与控制方法、相对测量设备、推进系统等主要特征,并总结了该项技术的发展趋势.     

航天器与空间碎片的混合编队重构控制与应用

针对空间碎片清理问题,提出了一种利用航天器与空间碎片混合编队队形重构控制技术捕获碎片的方法。首先,分析了地/月—日系L2拉格朗日平动点附近的限制性三体环境,并建立了编队卫星相对运动动力学模型;其次,提出了以太阳光压力作为航天器与空间碎片编队队形重构的控制力,实现各从星接近空间碎片的目的;最后,设计了基于线性二次型的最优控制器,并在Matlab/Simulink环境下进行仿真实验。仿真结果表明该方法可控制从星到达期望的位置(空间碎片的位置),且太阳帆板的姿态变化在可控范围内,进而证明了该方案可以应用于复杂空间环境下的碎片清理任务。     

一种新的星载自动识别系统检测概率计算方法

针对现有星载AIS检测概率计算方法没有考虑不同解调算法对检测结果影响的问题,提出了一种基于泊松分布船舶检测模型的星载AIS检测概率计算方法。该方法首先计算混叠信号功率差和频差的联合概率分布,以及算法的解调概率,进而将两者相结合得到表征算法能力的关键参数,代入AIS检测概率模型进行计算,可使得原有模型具有适应不同解调算法的能力。仿真表明该方法可有效应用于实际工程的评估,对星载AIS的系统设计有重要的参考价值。     

探讨培养高职学生语文职业能力的途径

从弱化传统语文重视知识传授的做法、注重语文教学与专业学习的结合及加强语文能力的实践训练等方面,探讨培养高职学生语文职业能力的途径。     

主从式卫星编队相对轨道的自主确定

为实现主从式卫星编队飞行中心星与环绕星的自主定轨，采用微波雷达测量卫星间相对距离、距离速率、方位角和仰角。根据动力学方程给出了导航算法，并利用扩展卡尔曼滤波（EKF）提高微波雷达相对速度的测量精度。仿真结果表明，该导航算法对主从式卫星编队较有效，且能获得较佳的导航精度。     

J2项和大气阻力摄动作用下卫星编队构型的演化分析

研究卫星编队构型在J2项摄动和大气阻力摄动作用下的演化进程。从相对运动动力学模型出发,分别加入J2项摄动和大气阻力摄动因素,采用数值积分对所获得的运动方程求解,得到参考星和环绕星在惯性坐标系中的绝对运动规律;将两星的绝对运动规律作差后,利用坐标转换矩阵,将惯性坐标系中两星的相对运动规律转换到Hill坐标系中。由于该方法没有经过任何简化,故研究摄动的影响时不存在误差。最后通过仿真分析,给出了J2项摄动和大气阻力摄动作用下卫星编队构型演化的相关结论,并提出进一步研究的方向。     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。