航天器太阳电池阵驱动装置的新进展

通常长寿命三轴稳定卫星都采用帆板式太阳电池阵进行能源供应,并使用太阳电池阵驱动装置使电池阵对日定向。国际上从20世纪60年代开始,不断开发研制太阳电池阵驱动装置,以满足在大功率、小型化、适应恶劣环境等方面的特殊需求,经过几代的发展,取得了长足的进步。根据国内收集的相关信息和资料,通过介绍国际该领域的发展及对应需求的典型产品,尝试分析该领域中相应的应用、研究的重点及发展的方向。     

一种小型化宽频带微带阵列天线设计

介绍一种小型化宽频带微带阵列天线设计,采用矩形渐变切角结构和E 型开槽结构,实现微带天线 的宽带化和小型化。馈电网络采用多级并联式T 型功分网络,保证宽频带馈电形式。基于项目需求设计、加 工了一套4×6 单元的微带阵列天线,测试结果表明,该天线在10% 的频带内反射系数优于-10dB,增益大于 20dBi。     

阵列多波束雷达通道失配对旁瓣对消性能的影响

分析了多波束雷达通道失配对旁瓣对消的影响,并结合某雷达的试验现象,运用仿真方法分析了该雷达在假目标干扰条件下通道失配对旁瓣对消性能的影响,为该体制雷达的对消效果评估提供了依据。     

基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.      

基于内模原理的复杂挠性卫星姿态控制研究

首先对具有运动挠性附件的航天器的姿态动力学模型进行了简要讨论和分析,证明了对于受步进扰动的复杂挠性卫星系统,采用输出反馈PD控制仅能得到一致有界稳定的结论。为了获得闭环系统的渐近稳定性能,进一步构造了具有内模补偿的PD控制系统,并且根据Lyapunov理论给出了严格证明。基于美国GOES 8号静止轨道气象卫星公布的动力学参数,对PD控制及含有内模补偿的PD控制两类控制器进行了仿真对比,以校验所设计控制系统的有效性。最后,进行了总结并提出进一步的研究设想。     

太阳电池阵EM板热真空试验电路故障测试技术

太阳电池阵EM板热真空试验是考核太阳电池板适应热真空环境能力的关键试验。试验中需要对电池阵的电路进行多循环长期检测。文章中采用对EM板输出负载电压进行实时高频（≥10Hz）采集,同时对每个循环、每天的测试数据进行对比的测试方法检测电池电路的短路和开路故障。某航天器太阳电池阵EM板热真空试验采用此测试方法及时发现了电池电路异常,并在对问题工艺进行改进后重新投产;新产品通过了第二次热真空试验的考核,且在轨工作正常,证明了该测试方法的有效性。     

一种新型双轴太阳帆板驱动线路盒设计

针对双轴太阳帆板驱动装置2个电机的控制要求,提出一种新型双轴帆板驱动线路盒（BSADE,biaxial solar array drive electronics）设计.该线路盒基于现有帆板驱动线路设计,通过在电机驱动线路中设计一种电流方向转换延时线路,解决了电流方向转换瞬间功率管容易对穿的问题,确保了驱动线路工作的安全性,使得原先大功率管才能实现的线路选用小功率管实现,达到了小型化目标.通过对电机驱动线路和负载绕组进行交叉重组设计,解决了主备份线路间磁耦合问题,实现了严格冷备份目标,大大提高了可靠性.     

轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

多级嵌套L型阵列及其测向算法

针对基于偶数(2q)阶累积量的测向算法中测向性能提高有限的问题,提出了一种基于多级嵌套 L 型阵列的2维测向算法。首先利用阵列的多级嵌套结构和2q阶累积量,形成具有更多自由度的虚拟均匀面阵;然后使用2维平滑方法,恢复其2q阶累积量矩阵的秩; 采用2维MUSIC算法,进行方位角和俯仰角的估计。与常规的2q MUSIC 算法相比,所提算法不仅具有更好的测向精度,而且由于虚拟均匀阵包含更多的虚拟阵元,因此能够估计更多信源的方位角。另外,针对该L型阵列的最优配置问题,推导了各级子阵阵元数的最优和次优分配表达式。仿真结果表明这些结论的正确性。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。