快速响应侦察的测控通信与地面站布设研究

快速响应侦察是空间快速响应技术的一个重要应用,而合理布设地面站以保障侦察卫星的发射测控和快速数据回收是侦察任务顺利完成的基础。通过分析近地快速覆盖轨道和近地重复覆盖轨道的对地覆盖特性,针对发射测控和快速数据回收提出了地面站的布设原则,结合我国领土特点给出了这2类轨道的地面站布设方案,并求解了该方案所能提供的发射测控弧段长度和侦察数据返回时间。分析表明,在我国境内布设地面站以保障快速响应侦察卫星的发射测控和快速数据回收是可行的,其数据返回时间小于1个轨道周期。     

面向下一代运载火箭的综合电子系统集成技术

介绍了面向下一代运载火箭分布式模块化电子系统(DIMA)的集成技术及系统架构。针对下一代运载火箭复杂电子系统的特点,按照系统集成的路线,对系统设计目标、系统功能需求分析、系统抽象机制、系统综合技术等多方面进行论述。首先,根据电气系统功能获得系统需求,采用功能抽象和层次抽象定义系统抽象模型,提取出高内聚低耦合的原子功能模块,并对模块的属性、交换关系、时序约束关系等进行定义;然后采用可视化表征方法对系统进行深入分析,利用系统综合技术实现了从系统功能到硬件资源的映射,从而给出了集成控制单元和模块的种类;随后采用分时分区的设计理念对系统节点分区划分方案及容错架构进行了定义,并对分区操作系统的调度模型和交换式的数据交互网络进行了论述,最终给出了系统软硬件架构。     

一种不依赖剩余时间估计的巡航导弹多约束制导律

针对巡航导弹末段多约束精确打击问题,提出了一种不依赖剩余时间估计的攻击角度/时间制导律。推导了航向弹目相对运动关系,设计了一种基于附加航向角设计的时间约束制导律,通过对时间增益系数的设计和优化,实现附加航向角的调节,可使实际飞行时间向期望时间快速收敛;在此基础上,将角度约束制导律与时间约束制导律相结合,得到了一种角度/时间约束制导律。该制导律不依赖于剩余时间估计,进而实现多约束条件下航向轨迹自适应调整;通过求解偏置导引律闭环轨迹分析得到轨迹收敛条件,给出满足角度/时间约束制导律的显式收敛条件。最后通过数学仿真验证了本文提出的航向多约束制导律可满足时间和角度等多约束条件且具有快速收敛特性。     

基于虚拟夹具的交互式空间机器人遥操作实验

预测仿真技术是目前消除大时延对遥操作影响的主要方法。在操作者控制虚拟机械臂与仿真环境中的物体接触之前,仅有的视觉信息不足以提供充分的临场感信息,操作者无法进行安全有效的操作;由于肌肉颤抖等原因导致徒手控制的精度较低,操作者无法进行精确的操作。针对这两个问题,使用虚拟夹具技术对操作者的动作进行限制和引导。实验结果表明,在虚拟夹具的辅助下,可以有效提高操作者的临场感,使操作者快速准确完成遥操作任务。
     

卡尔曼滤波动态优化及其在遥控机器人空间实验中应用

本文是在文献[1]的基础上,讨论遥控机器人追踪自由飞行目标物的动态性能问题。应用黄金分割法和元素交替极小化法对扩展的卡尔曼滤波初值条件进行搜索并获得优化解。仿真结果表明优化方法简单可行,优化解满足系统性能要求。     

电磁波与TVP相互作用

基于时变等离子体(TVP)的场方程,根据麦克斯韦方程,推导了TVP对入射电磁波的频率上移、时间衰减常数、反射系数,以及TVP的透射波和反射波电场幅值计算公式。通过实例计算分析了不同时间的新波频率、时间衰减常数和电场幅值。方法简单易行,可为TVP的应用提供一定的理论依据。     

FADS压力传感器延迟补偿

嵌入式大气数据传感器系统通过在飞行器各部位的压力传感器阵进行工作,当大气密度较低时,压力传感器延迟时间过长,致使FADS测量精度减低,甚至无法正常工作.通过对压力传感器延迟产生的机理进行分析,提出相位超前校正网络延迟补偿的方法,合理选取超前校正网络参数,并适当减小连接压力传感器与机体表面的细管长度,可以有效减小传感器延迟,使FADS的可使用空域由35km增大到60km.相位超前校正网络延迟补偿方法具有效果明显且易于工程实现的优点.     

基于光纤以太网的高精度分布式授时技术

White Rabbit(WR)时钟同步技术是综合了同步以太网、精密定时协议(IEEE1588v2)和数字相位测量技术而发展的分布式同步授时技术,能够实现数千米范围内多节点亚纳秒精度的时钟分发。该技术兼容标准以太网协议,不占用额外网络带宽,与数据链路直接集成,结构简单成本低。介绍了White Rabbit技术的基本技术原理及初步应用方法,并给出了各种拓扑结构下的测试结果。采用White Rabbit能很好地解决各种长距离多节点高精度授时需求,能够作为地基增强导航系统的关键支撑技术。     

Median filtering algorithms for multichannel detectors

Particle detectors of worldwide networks are continuously measuring various secondary particle fluxes incident on Earth surface. At the Aragats Space Environmental Center (ASEC), the data of 12 cosmic ray particle detectors with a total of ∼280 measuring channels (count rates of electrons, muons and neutrons channels) are sent each minute via wireless bridges to a MySQL database. These time series are used for the different tasks of off-line physical analysis and for online forewarning services. Usually long time series contain several types of errors (gaps due to failures of high or low voltage power supply, spurious spikes due to radio interferences, abrupt changes of mean values of several channels or/and slowly trends in mean values due to aging of electronics components, etc.). To avoid erroneous physical inference and false alarms of alerting systems we introduce offline and online filters to “purify” multiple time-series. In the presented paper we classify possible mistakes in time series and introduce median filtering algorithms for online and off-line “purification” of multiple time-series.