一种航天器空间机动轨道的改进形状设计方法

针对带推力约束的航天器三维空间机动轨道初始设计问题,提出了一种基于傅立叶级数展开的改进形状设计方法。首先,在柱坐标系下建立了航天器运动模型,并将基于傅立叶级数展开的形状方法推广到三维空间的机动轨道初始设计;然后,基于所得到的空间初始机动轨道,采用直接配点法进行了完整三维空间机动轨道的优化设计。仿真结果表明,提出的方法可以为带有任务约束的航天器三维空间机动轨道的优化设计提供更优的初始参数及其解析解,为空间机动轨道设计提供了新的方法。     

Kalman滤波的铷原子钟控制算法

以GPS接收机输出的1pps信号为参考信号,采用Kalman滤波算法对铷原子钟的参数进行估计,计算铷原子钟的频率调整量,对铷原子钟进行调整,使其和UTC时间保持同步。实验结果表明,受驯铷原子钟输出1pps与UTC（NTSC）钟差的标准差优于3.5 ns,钟差峰峰值优于15 ns,100 s采样的Allan方差为1.83×10 -12 ,10000 s采样的Allan方差为6.1×10 -13 。实验证明了基于Kalman滤波的铷原子钟控制算法,使铷钟获得了较好的准确性和长期稳定性,且对其短期稳定性影响最小,是一种可靠稳定的铷钟控制方法。     

星上定标的观测恒星确定方法研究

基于观测恒星的星上定标方法已成为近年来大型红外相机的主要定标方法之一。而这种定标方法的核心就是确定观测恒星及其在相机探测波段的辐照度。为了研究恒星在不同波段的辐照度,首先将恒星视为点源目标对其辐照度进行建模,在此基础上提出了泰勒级数展开和改进的遗传算法对恒星的温度T进行求解;然后对WISE星表的1000颗恒星进行辐照度外推,取得外推精度<3%的恒星所占比例高达68.34%的结果,满足项目需求;最后对不同精度下恒星的光谱分布特征进行了分析总结,验证了该外推方法的有效性。     

新型非接触式径向C4D传感器优化设计

基于电容耦合式非接触电导检测(C4D)技术,设计研发了一种新型径向结构的非接触式电导测量传感器。该传感器利用串联谐振的原理,引入电感模块以消除耦合电容对测量的不利影响,扩大了测量范围,提高了测量灵敏度。同时,用仿真与实验相结合的方法对传感器的电极张角进行了优化研究。在5.0、7.5、9.1、10.2和12.0 mm 5种不同内径的管道中进行了电导测量实验,电导测量相对误差均不超过5%,实验结果表明,所设计的新型非接触式径向C~4D电导测量传感器是可行和有效的。     

高分辨率多径时延测量算法

提出一种基于最小二乘准则的高分辨率多径信号时延测量方法。对参考信号作三阶样条插值获得每条多径信号最小二乘意义的最优估计,用每条多径信号的测量值重构接收信号,通过反复迭代使重构信号是接收信号最小二乘意义的最优估计,实现多径信号的时延测量。仿真结果表明：新算法在低信噪比、窄带信号条件下仍能获得较高的时延测量精度,性能优于MUSIC类时差测量算法。     

遥测伪周期时间序列子序列异常检测算法

针对现有异常检测算法用于伪周期时间序列异常序列检测时易造成误差累积,导致序列周期与特征值上显著差异的不足,文章以卫星遥测伪周期时序数据为对象,综合两种常规分段方法的优势,提出了最大周期窗宽内基于极值的模式子序列分段算法。在此基础上,给出了一种基于均序列动态生成模型的子序列异常检测方法（AnomalySubsequenceDetectionmethodbasedonOptimizedSequenceModel,ASD_OSM）,并采用2次四分位距准则（DoubleQuantilerangescriterion,2Q准则）设置距离检测门限阈值,将超出阈值的序列判定为异常序列。某航天器传感器遥测子序列异常检测试验结果表明,提出的检测方法能够有效减少漏判,提高卫星遥测伪周期数据异常序列检测的准确性。     

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。     

基于神经网络的翼型积冰预测

采用神经网络方法对翼型表面的积冰进行了预测研究.建立了一种型面曲线坐标系,通过坐标变换将积冰外形转化为几何曲线.利用傅立叶级数对此曲线进行拟合,实现积冰外形的参数化.以结冰条件作为输人,冰形参数作为输出构建神经网络,对NACA 0012翼型表面的积冰进行预测.通过将预测结果与实验结果以及数值模拟结果进行对比,说明所提出...     

民机设备失效时间的混沌性质分析与预测

根据民用飞机设备失效的特殊性．复杂性以及各航空公司各自不同的情况等因素,从混沌原理的角度综合分析了运营期间民机设备失效时间发生情况．通过时间序列混沌性质鉴别方法证明了民机设备失效时间理论上具有典型的混沌性质,并利用实际失效时间数据样本证明了混沌现象的存在以及利用最大Lyapunov指数法进行了失效时间的预测,证明了该方...