遥感卫星CCD相机量化位数的选择

遥感卫星CCD相机量化位数与信噪比等图像质量（Quality）参数有重要关系,CCD相机量化位数的选择能够影响其图像质量。文章简要介绍了国际遥感卫星量化位数的选择,从图像信噪比、图像熵这两方面分析了量化位数与图像质量的关系,详细地对量化位数与CCD相机模数转换器件信噪比以及系统信噪比的关系进行了研究,并仿真得到不同量化位数的图像。对仿真图像的主观判断以及客观参数的计算结果表明,图像质量随着量化位数增加而提高。     

PLC在发射控制系统中的可靠性应用研究

基于PLC(可编程逻辑控制器)的发射控制系统冗余技术在运载火箭地面测试发射控制系统中有着广泛的应用。现有运载火箭大多采用并联PLC发射控制方式来提高发射的可靠性,在实际发射中取得了一定的成功。但此方式本身存在着一定影响可靠性的潜在问题,一些问题会导致发射的推迟。本文从现有PLC发射控制系统存在的问题入手,提出几种替代的冗余架构解决方案,以可靠度计算数学模型为基础,对各种冗余方式进行可靠性和系统平均寿命的评估与分析,得出可靠性与系统平均寿命综合结果最优的冗余系统架构,对PLC在运载火箭发射控制系统中的应用具有指导意义。     

航天器空间自主交会故障诊断与容错控制的集成设计

提出了一种航天器圆轨道自主交会故障诊断与容错控制的集成设计方法。在考虑推力器输出约束的情况下,完成了故障诊断与容错控制的集成设计,该集成设计包括鲁棒容错控制器设计和鲁棒故障观测器设计两大部分。为了提高交会过程中的过渡性能,对该控制器完成了鲁棒D稳定性分析。仿真表明该设计具有良好的动态性能和对推力器故障的容错性,并且能够快速准确地诊断出推力器和交会敏感器的故障。     

基于液相污染模型的航天器交会对接羽流污染研究

航天器交会对接任务一般由主动对接方和被动目标配合完成,交会对接飞行的主动寻的段和分离撤离段均可能出现主动对接方开启反向发动机进行反向紧急制动和撤离的情况,该情况下被动目标可能受到来自主动方反向发动机羽流污染影响。文章利用国际空间站羽流污染计算模型对交会对接任务羽流污染沉积进行了分析计算。     

“神舟号”飞船回收着陆系统可靠性分析中的几个问题

文章概述了“神舟号”飞船回收着陆系统研制过程中,在可靠性分析方面所作的部分研究工作．其中包括系统的可靠性建模、系统可靠性评估方法、降落伞可靠性评估方法和验证方法、火工装置可靠性评估方法及验证方法等内容。     

基于实际切齿方法的螺旋锥齿轮建模与实体设计

基于螺旋锥齿轮副中大轮采用的半滚切法加工原理,提出一种螺旋锥齿轮建模方法,推导出内、外齿顶线方程。应用MATLAB求解齿顶线方程,将结果导入SolidWorks软件生成曲线,基于扫描切除特征得到螺旋齿面,建立了螺旋锥齿轮的三维实体模型。最后通过具体实例说明了实体设计过程。     

轨／姿控发动机脉冲后效冲量快速算法的研究及应用

轨／姿控发动机脉冲性能需在地面高空模拟试验中进行考核,试验数据需即时提供,针对脉冲后效冲量的计算,当前方法不能兼顾速率和统计偏差。简述了后效冲量计算要求、高模试验特点、Pacific6000原理及数据文件结构。在分析当前计算方法优缺点基础上,将网络脚本语言的设计思想引入试验数据处理过程,提出了实现数据快速处理的数据流式算法,基于此算法开发了工程应用软件,在实际试验中应用,取得了良好效果。     

神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用

为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。     

环境减灾-1B卫星遥感数据在干旱监测中的应用

以2010-2011年发生在山东省的秋、冬、春三季连旱为例,介绍了环境减灾-1B（HJ-1B）卫星遥感数据在干旱监测中的应用。获取了山东省干旱发展顶峰时段的HJ-1B卫星采集的多光谱和热红外遥感影像,利用ENVI 4.7遥感数据处理平台对山东全省的归一化植被指数和地面温度进行了反演,在此基础上计算了山东全省的植被供水指数,并据此将山东省的干旱情况划分为5级,对该干旱监测结果进行了分析。为了验证结论的可靠性,将干旱监测结果与全国降水距平百分率进行了对比,对比结果表明两者一致性较好。文章提供了HJ-1B卫星遥感数据在干旱监测方面的一个实例,其监测结果为相关减灾部门的救灾工作提供了重要的参考,同时也为HJ-1B卫星遥感数据在干旱监测方面的业务化运营提供了一个通用的方法。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。