考虑姿轨耦合的航天器高精度实时导航定轨方法

针对近地轨道航天器及其全球导航卫星系统(GNSS)测量数据驱动的实时导航定轨方法,使用轨道动力学原理解析了由GNSS天线安装位置与航天器质心偏差造成的定轨误差。基于航天器在轨的刚体运动特性和对地姿态特征,提出针对安装关系对应的相对速度修正项。使用姿轨耦合的分析方法,明确了基于航天器质心轨道积分和天线测量点位速修正的GNSS测量信息模拟。结合扩展卡尔曼滤波(EKF)形式的实时导航算法,分析了安装关系造成的定轨系统误差。围绕半长轴确定误差的长期变化规律,仿真证明了GNSS测量数据的位速修正在高精度实时导航定轨过程中的必要性。     

美军2020联合一体化防空反导构想浅析

对美军2020联合一体化防空反导（IAMD）构想进行了分析。围绕这个构想的核心思想,解读了美军联合IAMD力量体系所面临的全球战略环境和战区环境;突出构想六个方面的要点,介绍了美军联合IA M D力量体系未来发展的全貌。     

卫星导航接收机自主完好性监测算法研究

针对航空导航定位高可靠性的要求和GPS接收机观测噪声分布的特点,研究将粒子滤波算法应用于接收机自主完好性监测（RUM）中.通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测与隔离.对算法进行了数学建模,描述了完整的RAIM算法详细流程.通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明：粒子滤波算法在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性.     

GPS信号捕获与跟踪策略确定及实现

为了检测GPS(Global Positioning System)信号,设计了码环及载波环捕获与跟踪数字系统.序贯搜索与窄间隔超前-滞后型数字延迟锁相环的采用,保证了码相位的可靠捕获与精确跟踪,四相鉴频器、叉积自动频率跟踪算法及科思塔环载波相位跟踪算法的结合,既保证了载波频率(多普勒频移)的捕获速度,又使环路能有效地跟踪频率/相位变化,获得较好的动态性能与噪声性能.控制算法及参数确定的软化实现使系统具有较好的灵活性.基于扩频相关器与数字信号处理器的数字系统验证了上述方案的正确性及有效性.      

时钟偏差辅助的GPS完整性监测算法

对伪距残差最小二乘的接收机自主完整性监测(RAIM)算法进行了分析.在此基础上,通过对接收机时钟偏差的建模,将模型预测的时钟偏差引入伪距残差最小二乘的RAIM算法中,保证了在可见星仅为4颗的情况下,仍能利用χ2检验法对全球定位系统(GPS)进行完整性监测,从而达到提高完整性监测算法有效性的目的.计算机仿真的结果显示,这种辅助方式不仅计算简单,而且有效可行.      

基于失效概率的涡轮后机匣全局灵敏度分析

涡轮后机匣是航空发动机安全的关键部件,但是其具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,对涡轮后机匣两种典型失效模式：强度失效以及刚度失效建立极限状态函数;通过构造自适应Kriging 代理模型并结合重要抽样方法评估涡轮后机匣结构失效概率,利用基于失效概率的全局灵敏度方法对涡轮后机匣结构可靠度的不确定性来源进行分析,对各输入随机变量重要性进行排序,构建一种涡轮后机匣全局灵敏度分析框架。结果表明：涡轮后机匣在两种失效模式以及系统失效模式下,发动机推力以及线性膨胀系数对结构失效概率影响最为显著,应对其重点考虑;内外机匣长度以及材料弹性模量对涡轮后机匣结构失效概率影响较小,可对其适当忽略。     

火星全球导航卫星系统

讨论了建立类地行星全球导航定位系统的意义,并对火星全球导航卫星系统星座的布构型进行了初步分析设计.对不同导航星座的覆盖特性与导航定位性能进行了评估,给出了最佳星座设计,它可以作为将来建立火星导航卫星系统的星座设计参考.     

MOTION COMPENSATION FOR HIGH RESOLUTION AIRBORNE SAR WITH IMU & GPS

Ｔｈｅｅｒｏｒｂｅｔｗｅｅｎａｃｔｕａｌａｎｄｎｏｍｉｎａｌｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｓｏｆｔｈｅａｎｔｅｎｎａｐｈａｓｅｃｅｎｔｅｒ（ＡＰＣ）ｉｓｄｅ－ｆｉｎｅｄａｓｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍｍｏｔｉｏｎｅｒｏｒ．Ｕｎｃｏｍｐｅｎ－ｓａｔｅｄＡＰＣｍｏｔｉｏ...     

美国高超声速天地运输系统新概念

高超声速天地运输系统是航空航天的重点发展领域之一。本文介绍了近期美国研究的一种二级入轨高超声速天地运输系统(HSGTS)新概念;分析了第一、二级的主要设计特征;给出了该设计概念的主要气动力CFD计算结果。     

Assembly Line Balancing Based on Double Chromosome Genetic Algorithm

Aiming at assembly line balancing problem, a double chromosome genetic algorithm （DCGA） is proposed to avoid trapping in local optimum, which is a disadvantage of standard genetic algorithm （SGA）. In this algorithm, there are two chromosomes of each individual, and the better one, regarded as dominant chromosome, determines the fitness. Dominant chromosome keeps excellent gene segments to speed up the convergence, and re cessive chromosome maintains population diversity to get better global search ability to avoid local optimal solu- tion. When the amounts of chromosomes are equal, the population size of DCGA is half that of SGA, which significantly reduces evolutionary time. Finally, the effectiveness is verified by experiments.