Use of two-line element data for thermosphere neutral density model calibration

Traditional empirical thermospheric density models are widely used in orbit determination and prediction of low-Earth satellites. Unfortunately, these models often exhibit large density errors of up to around 30% RMS. Density errors translate into orbit errors, adversely affecting applications such as re-entry operations, manoeuvre planning, collision avoidance and precise orbit determination for geodetic missions. The extensive database of two-line element (TLE) orbit data contains a wealth of information on satellite drag, at a sufficiently high spatial and temporal resolution to allow a calibration of existing neutral density models with a latency of one to two days. In our calibration software, new TLE data for selected objects is converted to satellite drag data on a daily basis. The resulting drag data is then used in a daily adjustment of density model calibration parameters, which modify the output of an existing empirical density model with the aim of increasing its accuracy. Two different calibration schemes have been tested using TLE data for about 50 objects during the year 2000. The schemes involve either height-dependent scale factors to the density or corrections to CIRA-72 model temperatures, which affect the density output based on a physical model. Both schemes have been applied with different spherical harmonic expansions of the parameters in latitude and local solar time. Five TLE objects, varying in perigee altitude between 280 and 530 km, were deliberately not used during calibration, in order to provide independent validation. Even with a single daily parameter, the RMS density model error along their tracks can already be reduced from the 30% to the 15% level. Adding additional parameters results in RMS errors lower than 12%.     

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.      

VHF地空数据链网关信息处理模式分析

VHF数据链网关信息处理模式直接影响系统的实时性,采用排队论模型详细分析了两种信息处理模式对系统实时性的影响,进行了计算机仿真,通过分析仿真结果,得到了适合的信息处理模式。     

基于旋量理论及距离误差的机械臂标定新方法

为提高机械臂的定位及定姿精度,必须对其进行标定.标定能否达到预期目的,主要取决于所采用的运动学模型及消除参数识别过程中外来误差的影响.分析了基于不同运动学模型时机械臂的初始位姿误差对标定结果的影响.提出了一种结合旋量理论与距离模型的标定用数学模型.该模型考虑了机械臂初始位姿误差对标定的影响,解决了用D-H参数建模存在的弊端,同时能消除因机械臂坐标系统与测量设备坐标系统之间转换所带来的误差,克服了测量技术上的困难.仿真计算验证了这种新标定数学模型的可行性.      

基于互相关的自动聚焦方法

针对自动聚焦系统,提出了基于互相关的自动聚焦算法.分析了传统自动聚焦算法在速度和精度方面存在的不足,引入互相关原理,定义基于互相关的模板相关算法F_TC.由于选择模板图像的不同,实验的结果不同,进而导致自动聚焦分析的算法也不相同.根据模板图像和实验结果,得出该算法存在2种形式——模板相关的第1种形式和第2种形式.模板图像为聚焦前位置图像,称为模板相关的第1种形式,该形式的实验曲线是由小到大,再减小的过程;模板图像为聚焦图像时,称为模板相关的第2种形式,该形式的实验曲线是由大到最小,再增大的过程.2种形式的图像处理实验结果,与其他几种主要聚焦评价函数(平方梯度函数,Brenner函数)进行比较,结果表明该算法简单,原理容易实现,实验曲线能避免各种波动,因此基于互相关的自动聚焦算法提高了自动聚焦的精度和速度.该算法应用于微流控芯片对准装配自动聚焦系统中,取得了良好的聚焦效果.      

一种频繁复合项目集的混合求解方法

关联规则挖掘的关键在于频繁项目集的求解,为了能够在含有数值类型数据的交易数据库中快速求解含有多值的频繁项目集,拓展了含有多种数值的交易数据库定义.在此基础上,根据树的思想,建立含有交易项和交易数量的树,并结合Apriori算法和智能搜索,提出在各个较小的树枝路径中求解频繁项目集求解方法FABCTA(Fast Algorithm ByCandidate Transaction Tree and Apriori).通过采用真实数据实验对比,FABCTA效率明显优于Apriori算法.      

神经网络在经济预测中的应用

阐述了针对BP神经网络在经济预测应用中存在的网络学习速度缓慢、计算量大、网络容易陷入局部极小、学习步长需要通过实验由人工来设置和调整等问题,提出将自组织理论、扩展Kalman滤波、模糊算法、小波理论等与神经网络相结合,构成新的网络结构或改进学习算法,以克服BP神经网络自身不足的思路。     

信号特征选择的一种优化算法

简单介绍了基于扩张理论和粗集理论的优化算法、“贪心算法”和启发式搜索算法等典型特征选择的优化算法,并比较它们的性能,在此基础上选择启发式搜索算法用于信号特征的选择。最后用MATLAB编程验证了启发式搜索算法特征选择的有效性。     

火箭电气系统电缆网热防护研究

简要介绍了箭上电气系统电缆网热防护技术应用现状，阐述了一体化热防护研究的必要性，提出了轻质电缆网的芯线、绝缘层、屏蔽层、插头和热防护层有效集成的总体方案。研制热防护材料，确定热防护层结构，试制一体化热防护电缆网，模拟热环境试验，研究表明：一体化热防护电缆网满足结构减重与轻柔、可靠性提高和总装周期缩短等总体指标要求。     

大气密度对降落伞充气性能的影响

尽管火星表面大气非常稀薄,但降落伞仍是火星探测着陆系统中一种重要的减速装置。文章建立了一个降落伞的充气动力学模型,并根据此模型研究了大气密度对降落伞充气性能的影响。结果表明:降落伞的充气时间和充气距离是随大气密度的减小而增大,同时,随着大气密度的减小,降落伞开始张开的速度变得非常缓慢。