军用飞机跳伞供氧系统改进

介绍三种跳伞供氧分系统改进方法,可用在现役主战飞机的跳伞供氧分系统中增加快速、可靠的分离机构,配合手动或自动解脱机构,使飞行员弹射救生后下降着陆或着水之前,能自动或手动解脱跳伞供氧分系统的大部分成件,使之脱离与人体的连接,减轻入水重量,减少对救生过程的不利影响,以提高水上救生的成功率。经过试验检验提出了一种较优改进方案。     

基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

一种航天测控冗余跟踪弧段处理方法

随着在轨航天器的日益增多,测控资源的需求量也日益增大,因此,其使用效率也倍受关注。当航天器重要测控弧段安排多个测控设备进行全力跟踪时,很容易出现测控弧段搭接或完全被覆盖的情况。为有效利用现有测控资源,针对弧段搭接的情况,提出了一种基于冗余度评价函数的跟踪弧段处理方法,该方法在不降低跟踪总时长情况下,通过合理有效地配置测控资源,剔除了冗余跟踪弧段,提高了现有测控资源的使用效率。     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明：相比于无迹卡尔曼滤波（UKF）,DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。     

月球探测技术--探测初期测控通信系统

介绍了国外月球探测测控通信系统的发展和现状。在分析我国现有统一S波段(USB)测控通信网和天文甚长基线干涉仪(VLBI)对探测器测控通信支持能力的基础上,提出了利用现有条件实现测控通信的解决方案。比较和分析表明,采用有源天馈网络的实现简单且技术成熟可靠,是一个较优的方案。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

基于时域光度探测的卫星频率特性反演研究

卫星的行为特性、意图判断、健康状态诊断等对于空间态势感知具有重要意义,而传统的探测手段无法确定在轨卫星是否正常运行。时域光度探测作为一种新型遥感探测技术,利用高速、低噪声的探测器对卫星机动调制的光学信号进行采样,解调后可反演卫星频率、振动等特性。文章针对低轨卫星目标,首先建立基于形态学滤波来抑制自然天体干扰的空间目标跟踪定位模型,获取目标时域光度信息,再采用频谱分析方法,获取目标频率特性与运行特征。结果表明,文章提出的时域光度探测技术,在卫星频率特性反演和卫星运行状态识别方面具有较好的应用前景。     

高斯模糊下舰船图像的矩特征

针对舰船目标图像受到自身运动、环境和图像预处理的影响出现模糊,丢失轮廓信息,造成像素点阵模糊和矩特征变化的问题,在高斯模糊低阶矩特征分析的基础上,提出并证明了Hu矩、仿射不变矩特征在高斯模糊作用下的变化定理;通过2个仿真实验验证了定理的正确性;为了保证舰船目标的识别效率,提出了建立多尺度特征库的建议。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。