FC-AE-1553网络传输性能评价

为了提高航天航空网络传输性能,提出一种通用的FC-AE-1553网络传输效率计算方法并研制高性能FC-AE-1553节点卡.首先,对FC-AE-1553网络的消息传输过程进行详细分析,分析信息类型,给出传输帧的格式建议,通过分析FC-AE-1553协议中各类消息传输的时间参数,结合FC标准中对通信时间的要求,提出FC-AE-1553网络交换中各种消息类型的通信时间计算公式.然后, 针对无差错传输和有差错传输两种情况,给出了网络传输效率的计算方法.最后,通过仿真分析数据帧净荷长度、节点处理时间、交换中序列数量、传输误码率、丢包率等参数对FC-AE-1553网络传输效率的影响,给出了网络优化设计的建议.依托某航天工程任务,研制了基于XC5VFX100T和MPC8536E的FC-AE-1553节点卡.实验结果表明:丢包对传输效率的影响可忽略;数据帧净荷为2 048 B,数据帧数量为16时,传输效率可达到77.2%.      

Discrete time multiple spacecraft formation flying attitude optimal control in presence of relative state constraints

This paper addresses the challenge of synchronized multiple spacecraft attitude reorientation in presence of pointing and boundary constraints with limited inter-spacecraft communication link. Relative attitude pointing constraint among the fleet of spacecraft has also been modeled and considered during the attitude maneuvers toward the desired states. Formation fling control structure that consists of decentralized path planners based on virtual structure approach joint with discrete time optimal local controller is designed to achieve the mission’s goals. Due to digital computing of spacecraft’s onboard computer, local optimal controller based on discrete time prediction and correction algorithm has been utilized. The time step of local optimal algorithm execution is designed so that the spacecraft track their desired attitudes with appropriate error bound. The convergence of the proposed architecture and stability of local controller’s tracking error within appropriate upper bound are proved. Finally, a numerical simulation of a stereo imaging scenario is presented to verify the performance of the proposed architecture and the effectiveness of the algorithm.     

星地动态双向时间同步与测距算法

针对卫星运动对星地距离和钟差测量的不利影响,提出一种基于最小二乘拟合的星地动态双向时间同步与测距算法。在建立星地可视模型基础上,仿真了MEO运动卫星与地面时间同步站之间星地距离的变化规律,分析了卫星运动对星地双向时间同步与测距的主要不利影响。该算法首先利用星地双向时间同步数据分别生成星地距离和钟差拟合多项式,然后联合求解出运动卫星误差最小的星地距离与钟差。实验结果表明了该算法的合理性和科学性,在包含仿真误差的条件下,其时间同步精度优于3ns,测距精度优于3m。将其应用到各种空天应用系统的星地时间同步与测距中,可以消除卫星运动对双向时间同步与测距的不利影响,提高时间同步与测距精度。     

星敏感器光谱探测能力用地面模拟测试系统设计

为实现对星敏感器光谱探测能力的测试和标定, 研制了一套可模拟恒星光谱的地面标定系统, 要求其光谱模拟精度优于10%. 采用光谱分布可控、光强可调的模拟照明系统作为地面标定系统的核心器件来模拟恒星光谱变化, 设计高成像质量准直光学系统使模拟星图成平行光出射, 在光学系统出瞳处产生星图, 完成具有恒星光谱信息的高精度星图模拟. 进而利用Lighttools建立标定系统的光谱仿真模型, 仿真结果表明恒星光谱模拟精度优于10%.      

铝合金薄板零件橡皮囊成形屈曲分析与实验

为了抑制铝合金薄板类零件在橡皮囊成形后出现屈曲的缺陷,采用薄板屈曲微分方程对零件成形后的屈曲进行理论分析,并通过橡皮囊成形实验研究自然时效时间和成形压力对屈曲缺陷的影响。理论分析结果表明：零件法兰屈曲波数与其内外径比有关,通过改变法兰宽度进行实验验证,实验结果与理论分析结果相符;而成形实验结果表明,屈曲缺陷高度随板料自然时效时间的增加而增加,随成形压力的增加而减少。因此,理论分析结果有效,并且可通过减少淬火后成形时间和增加成形压力来抑制屈曲缺陷。     

空间高阶差分近似对三维ADI-FDTD数值色散的影响

研究采用空间高阶差分近似的三维交替方向隐式时域有限差分法(ADI-FDTD,Alternating-Direction Implicit Finite-Difference Time-Domain)数值色散问题,首先推导了采用空间高阶差分近似的数值色散迭代公式,分别对最小相速方向和最大相速方向进行二阶、四阶、六阶、十阶空间差分数值色散误差的数值计算和比较,并分析数值色散对空间差分阶数的依赖关系,最后发现在均匀网格中采用四阶空间差分能得到较好的效果.     

一种新型的基于预测的卫星资源分配方法

针对传统的按需分配方式所造成的长时延问题,提出了一种新型的基于业务预测的按需分配方法。该方法通过预测业务在等待队列中的长度,将预测信息发送给网络资源控制中心,再由控制中心动态地分配带宽资源,达到服务质量的要求。在阐述了按需分配和业务预测的基本算法后,通过仿真分析了不同的业务类型采用不同的预测信息发送间隔时间的时延性能,分析中考虑了实时业务比非实时业务享有更高的优先权,并且比较了常规按需分配与基于业务预测的按需系统分配方法的时延性能。仿真结果表明利用业务预测,选择合适的预测信息发送间隔时间,能够有效地改善带宽资源分配的时延性能,相比一般的按需分配方式服务质量有了明显的提高。     

实时仿真中的逼真虚拟地球实现

针对虚拟现实中真实感不强的问题,提出了一种具有高精度地表纹理的虚拟地球实现方法,构建了一个地表纹理像素精度高达21 600像素×10 800像素、地球表面轮廓凹凸效果和大气层光晕效果的虚拟地球.采用几何计算来构建地球形状模型,将地球按经纬度分成128块,分别计算每块区域顶点坐标、法向量、纹理坐标;采用混合纹理技术对地表纹理、云层纹理及云层法向量图进行3层纹理混合实现地球表面的云层和轮廓凹凸效果;采用实时移动与放缩带大气层纹理的正方形面板来实现大气光晕效果;采用可见性判断和纹理精度管理的方法,实时判断地球表面区域的可见性、选择不同精度纹理粘贴、剔除不可见区域,减少绘制开销.实验显示,该方法在加载1.02 GB纹理像素的情况下,达到了45帧/s的帧速率.      

城市道路交通流检测数据精度评价

目前各种检测方法采集到的路段速度数据普遍存在一定的误差,其准确性直接影响各种交通分析模型结果的精度.针对浮动车检测器、微波检测器以及线圈检测器的路段速度数据进行研究,利用GPS(Global Positioning System)设备实时记录试验车位置,分别在快速路和主干路进行了12次实验,对不同采集方式获取的速度信息进行了精度验证和评价.实验结果分析表明,浮动车数据获取的城市快速路和主干路的路段行程速度平均误差分别为13.6%和27.8%,且采集值与实际速度具有相同的分布.快速路微波检测器和主干路线圈检测器的速度数据与真实行程速度数据的误差分别为30%和56%.表明了微波检测器的断面速度值,用来表征所处路段的行程速度时虽然具有一定的误差,但是基本能表征路段的行驶状况.该研究结论为不同精度需求的交通模型选择合适的数据源提供支持,并为利用多源数据的冗余信息提高数据精度和完备性提供了理论依据.      

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.