4米×3米低速风洞模型姿态角控制系统

本文介绍了中国空气动力研究与发展中心低速所4米×3米低速风洞模型姿态角控制系统的设计思想、构成、控制方式、工作过程,运行功能及特点,以及达到的主要技术指标等。该系统采用以主控微计算机系统和前位机系统为核心的多闭环直流伺服控制的方式,是一个完整独立的控制系统,同时,它又接受上位机的指挥,作为风洞分布式测控处系统的子系统而工作。它在控制方式、分布式系统子系统组成、机械天平和上转盘、下转盘高度准确地同步运行以及功能完善等方面作了全新的尝试。     

国内最小控制力矩陀螺研制成功

正日前,中国航天科技集团公司五院502所成功研制出0.1牛米秒微型控制力矩陀螺(CMG)。这是国内目前角动量最小的CMG产品。该产品本体质量仅有690克,最大输出力矩0.1牛米。其研制成功将使我国具备微纳卫星高敏捷姿态机动能力,可以完成宽范围立体对地观测和卫星在轨重构等任     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

基于差分进化算法的导航星座在轨重构构型设计

针对有卫星失效下的导航星座,提出了对在轨卫星进行相位机动的方法来对星座的空间构型进行重构,以实现修复和改善星座性能的目的。首先,利用共面高轨和共面低轨变相的方式来对在轨卫星的相位进行调整,建立共面轨道相位机动的数学模型;其次,提出了除重构时间和重构能量外的其他重构指标,包括重构能量均衡度和重构构型恢复性,并建立了各重构指标的数学模型;然后,建立了重构构型的优化模型,并对优化问题中个体的评价手段与编码方式进行设计;最后,以北斗中MEO卫星失效为例,利用差分进化算法对优化模型进行求解,得到以不同重构指标为目标函数下的Pareto前沿。从结果中可以看出该重构方法对星座性能的提升最大可以达到41.2%,同时Pareto前沿中对应的所有重构策略中,重构能量、重构构型的均衡度、重构构型的健壮性的数量级均维持在-1、-3和0的水平。     

基于多目标优化与强化学习的空战机动决策

为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。      

基于星下点机动的再入飞行器离轨规划

针对约束再入点地理位置的再入飞行器离轨问题,提出了一种基于星下点机动的离轨规划方法。再入飞行器的离轨轨道设计受到飞行器当前轨道状态和再入点参数的约束。首先,基于轨道飞行原理,建立了一般椭圆轨道冲量模型下离轨制动参数和再入点参数的关系,分析了最优离轨的推力施加原则;其次,在考虑地球自转的前提下,提出了直接离轨必要条件,针对约束再入点经纬度的问题,完善了利用非线性规划优化方法确定有限推力模型下离轨点位置的策略,同时给出了符合燃料最优目标的离轨制动参数;最后,探讨了一般情况下初始轨道不满足直接离轨必要条件时,为满足星下点约束而进行的轨道机动施加策略。      

卫星总体参数对SAR分辨特性影响分析及仿真研究

建立了星载合成孔径雷达(SAR)分辨特性的数学表达式，分析了地球自转和地球扁率、轨道摄动、卫星姿态指向误差和稳定度以及星载SAR的中心视角对星载SAR分辨特性的影响，并进行了数字仿真。分析仿真结果表明，滚动向指向误差和稳定度以及星载SAR中心视角对分辨特性影响较大，该研究结果对于卫星总体参数确定和优化设计具有参考价值。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。