空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

基于状态重构的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,仅考虑速度、高度和俯仰角速度可测的情况,提出了一种基于状态重构的鲁棒反演控制器设计方法。首先,将被控对象模型表示为严格反馈形式,分别采用动态逆和反演设计实际控制律和虚拟控制律;其次,引入反正切跟踪微分器来简化虚拟控制律求导运算,并用于对弹道角和攻角进行状态重构;最后,为了保证反演控制器的鲁棒性,基于非线性-线性跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器,可实现对模型不确定项的精确估计和补偿。仿真结果表明,所提策略取得了较高的状态重构精度,控制器能够克服模型不确定项的影响,且能保证速度和高度对参考输入的稳定跟踪。     

Using consecutive point clouds for pose and motion estimation of tumbling non-cooperative target

This paper proposes a consecutive point clouds-based estimation scheme to resolve the state estimation problem for tumbling non-cooperative space target during the rendezvous phase without a prior knowledge about its structure. First, a consistent pose estimation algorithm is realized by maintaining a global structure of the target that is reconstructed upon the pose graph optimization. Then an extend Kalman filter on Lie group is adopted to estimate the motion and inertia parameters of the target using the pose measurements of the point clouds. Finally, a semi-physical experimental study is carried out to evaluate the performance of the proposed estimation scheme. The result shows that the structure, motion and the inertia parameters can be estimated, and the total computation time is approximately linear with the number of point clouds.     

空间用固态限流保护电路的小型化设计与实现

设计了一款采用指令控制模式且具有通断指示和限流保护调节功能的固态限流保护电路,可替代空间电源母线中的熔断器,用于浪涌电流抑制和负载过流保护。为满足产品的小型化设计需求,电路采用厚膜工艺布局布线,微组装技术生产制造。通过电路仿真、版图设计及应用测试,电路性能满足设计要求,且产品尺寸仅为25mm×23mm×55mm,在小型化设计方面具有显著优势,作为新兴的固态配电保护产品在空间供配电系统中具有良好的应用前景。     

高温热管技术研究进展与展望

高温热管的工作温度高,传热性能好,在高超声速飞行器热防护、空间核反应堆冷却、太阳能利用等方面具有广阔的应用前景。报告了高温热管技术的研究现状,包括高温热管的冷冻启动特性研究、传热性能研究、试验研究、数值分析研究;介绍了放置倾角、工质物性参数、工质充装量、不凝气体含量、材料、结构和尺寸等因素对高温热管启动和传热性能的影响规律,以及高温热管技术在高超声速飞行器热防护、空间核反应堆冷却、太阳能利用等方面的应用研究等;指出了高温热管数值分析模型和工程应用验证等一系列有待深化研究的方向;提出了进一步深入研究高温热管技术的详细建议。     

小视场星敏感器量测延时滤波算法

针对小视场（NFOV）星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法、鲁棒有界时域滤波（RFHF）算法及鲁棒卡尔曼滤波（RKF）算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。      

基于HMM的雷达状态转移估计方法

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。     

高超声速飞行器无在线求导backstepping控制方法

针对高超声速飞行器纵向通道跟踪控制问题,提出一种无需对虚拟控制量进行在线求导的新型backstepping控制方法.首先将飞行器动力学模型划分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后采用backstepping方法设计航迹倾角子系统控制器,利用高阶微分器技术直接设计虚拟控制量一阶导数的控制律,这样即避免了现有backstep...     

风力发电机输出功率条件子集区间估计方法

根据风力发电机的风速和输出功率历史数据,对风机输出功率均值与风速的关系进行最小二乘参数辨识,以此为基础求出风机输出功率偏差与风速的关系。采用Python概率分析确定风机输出功率偏差各子集的概率分布类型,估计其特征参数,以求出其概率密度函数,进而对风机输出功率偏差进行概率置信区间预测。基于风机输出功率均值与风速的关系和风机输出功率偏差子集的置信区间估计模型,实现了根据风速预报值对风机输出功率的置信区间进行预测。用实际风机的历史纪录对所提方法进行了测试和验证。结果表明:基于风速将风机输出功率偏差划分成多个子集,可提高风机输出功率概率置信区间预测的精准度。     

Multipath mitigation method based on Gaussian mixture model in RF relative measurement

Radio Frequency (RF) technology represents a high-precision relative navigation solution that has significant potential for application to earth-orbiting satellites. In precision applications, multipath errors dominate the total error because observables, which are used to estimate carrier-phase integer ambiguity, are not always subject to a Gaussian distribution when dual-frequency ambiguity estimation methods are used in the presence of multipath. As it has been shown that ranging observables obey a Gaussian mixture distribution, this study proposes improvements to the accuracy of estimation based on multipath mitigation founded on the Gaussian mixture model. To this end, such a model is created for integer ambiguity resolution in the presence of multipath, using which the theoretical error in dual-frequency ambiguity estimation is derived. Expectation Maximization (EM), which aids dual-frequency ambiguity estimation, is subsequently proposed to reduce the effect of multipath errors. Finally, two experimental scenarios are implemented to test the performance of the proposed method. The results show that EM-aided dual-frequency ambiguity estimation reduces the range error to approximately 20% in comparison with simple dual-frequency ambiguity estimation. Therefore the proposed technique is effective for multipath mitigation in RF relative measurement.