天线组阵技术研究及其在我国深空测控通信系统中的应用

研究深空通信系统中天线组阵技术实现方案,并通过数值仿真对几种基本的天线组阵方案和算法的性能进行比较分析。仿真结果表明,采用SUMPLE算法的全频谱合成技术能够获得很好的合成效率,是适合我国深空探测工程测控通信系统设计的有效方案,有望在我国后续的深空探测工程中得到应用。     

航天器深空飞行中的遥控问题

分析了航天器深空飞行中与遥控工作密切相关的信息传输时延,分析了遥控工作面对的控制实时性、控制精度、控制验证等方面的问题;从遥控工作的控制方式、发令工作模式、遥控工作机制、发令时间补偿等方面提出了解决思路。     

飞机强度试飞活动部件残余变形分析

试飞中,飞机残余变形测量结果分析主要是判别所测残余变形是否为危及飞行安全、有碍操纵等的有害变形。而飞机活动部件残余变形实测结果常常超差的一个重要原因,是实际测量中,部件所处的状态与图纸要求的差异（存在偏度）。对此提出了偏度修正法和空间基准面修正法,并利用某型飞机全动平尾残余变形的实测数据,验证了这两种方法的有效性,并就方法的适用性进行了讨论。     

数字示波器的波形测量方法

通过实验对比的方法,详细阐述了使用数字示波器进行波形测量过程中经常遇到的波形失真问题,总结了数字示波器的取样率低于或高于被测信号频率时的波形测量方法。     

一种基于VPL的元器件快速建模方法

为了更好地落实航空电子模块的可制造性设计审查工作,结合航空电子模块产品特点和技术要求,建设了基于Valor软件的PCB/PCBA设计与检测自动化分析系统.元器件模型库作为该系统的必要组成部分,其覆盖范围和数据精度对审查结果至关重要.本文将从元器件模型库建设必要性、建设过程和建模工艺要求三个方面进行阐述,并提出一种基于V...     

带滑移铰空间机械臂惯性空间轨迹的复合自适应跟踪控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂的控制问题.动力学分析表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的运动Jacobi关系及系统动力学方程将是系统惯性参数的非线性函数.借助于增广变量法,我们得到了与惯性参数呈线性关系的系统广义Jacobi矩阵及系统控制方程.以此为基础,针对系统中存在未知惯性参数的情况,设计了一种末端抓手惯性空间期望轨迹跟踪的复合自适应控制方案,此控制方案的优点在于不需要测量空间机械臂载体的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.     

基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果,并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求,提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法——基于权重的层次矢量量化算法（WHVQ）.算法将体数据划分为4³的数据块,并为数据块设置权重,重点关注区域的数据块赋予相对较大的权重值.然后,对各数据块用三层结构表示.最后,对次高层和最高层分别采用基于权重的主成分分析分裂法产生初始码书,并采用基于权重的LBG算法进行码书优化和量化.实验结果表明,该算法能够在保证整体压缩效果的同时,提升局部重点关注区域的重构质量.     

中国空间探测领域40年发展

中国空间科学学会成立的40年,是中国空间探测逐渐走进世界舞台的40年,空间探测极大推动了空间科学和相邻学科的发展,也影响到经济、军事和日常生活诸多方面.本文简要回顾了从空间探测专业委员会成立的1980年至今,中国空间探测领域的主要发展历程,包括探空火箭、高空气球、科学卫星、月球与行星探测、载人航天空间探测、遥感卫星地面站等主要项目、进展和所取得的成果,对未来若干年空间探测的发展进行了展望.     

全柔性空间机器人基于虚拟力的输出反馈有限维重复学习控制及振动抑制

探讨了基座、关节、臂均存在柔性情况下,空间机器人关节轨迹运动及多重柔性振动的主动控制和主动抑制问题.结合线性弹簧、扭转弹簧、简支梁及假设模态法,利用拉格朗日方程建立了基座、关节、臂全柔性影响下的空间机器人系统动力学模型,利用奇异摄动法,将模型分解为关节运动慢变子系统与关节柔性振动快变子系统.为控制慢变子系统中载体姿态、关节刚性运动并且抑制臂的柔性振动,依据虚拟控制力的概念,设计了基于有限维傅里叶级数解析周期信号的输出反馈重复学习算法.李雅普诺夫直接法证实了上述控制器的稳定性.为了抑制快变子系统中基座和关节的柔性振动,分别采用线性二次最优控制方法以及引入关节柔性补偿器间接增大关节等效刚度的方式,使控制算法不局限于求解弱非线性问题.系统数值仿真结果表明,所提出的控制器能够有效抑制机器人多重柔性构件的振动,实现对期望信号的高品质追踪.     

Coronal mass ejection detection using wavelets,curvelets and ridgelets: Applications for space weather monitoring

Coronal mass ejections (CMEs) are large-scale eruptions of plasma and magnetic field that can produce adverse space weather at Earth and other locations in the Heliosphere. Due to the intrinsic multiscale nature of features in coronagraph images, wavelet and multiscale image processing techniques are well suited to enhancing the visibility of CMEs and suppressing noise. However, wavelets are better suited to identifying point-like features, such as noise or background stars, than to enhancing the visibility of the curved form of a typical CME front. Higher order multiscale techniques, such as ridgelets and curvelets, were therefore explored to characterise the morphology (width, curvature) and kinematics (position, velocity, acceleration) of CMEs. Curvelets in particular were found to be well suited to characterising CME properties in a self-consistent manner. Curvelets are thus likely to be of benefit to autonomous monitoring of CME properties for space weather applications.