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1962年11月1日,苏联的"火星"1号探测器从拜科努尔航天发射场启程,飞向遥远的火星。这枚探测器成功进入了前往火星的轨道,计划于次年6月19日到达火星,但是当它3月21日飞行到距离地球1.06亿千米时,与地面失去了联系。"火星"1号通常被认为是人类第一个飞往火星的探测器。毫无疑问,这次火星之旅失败了。站在整整50年后的今天回望,人类的火星探测之旅可谓悲喜交加。"悲"的是,截至目前,大约有三分之二的火星探测器,特别是早期发射的探测器,"出师未捷身先死",没有能够完成自己的使命。事实上,"火星"1号并不是人类火星探测的首次尝试。 相似文献
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据中国航天网站2012年10月10日消息,美国航天网2012年10月8日报道,ESA和俄罗斯正在共同策划一项无人月球极轨勘探任务,打算10年后从月球带回冰冻土壤样本。它被命名为“月球极地样本返回任务”(LPSR),设想在月球南极或北极表面用钻探机器人钻孔,以得到月壤样本。 相似文献
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窄带干扰是低频段InSAR系统面临的主要射频干扰之一,它的存在会对干涉相位产生严重影响,进而导致高程反演误差。本文推导了窄带干扰影响下的InSAR干涉相位的解析表达式,给出了干涉相位对窄带干扰各参数的敏感度方程,仿真分析了窄带干扰对P波段InSAR系统干涉处理的影响。结果表明,窄带干扰经过成像后其幅度调制函数近似为方位时间的sinc函数,在SAR图像中表现为沿距离向的干扰条带。干涉相位对窄带干扰信号的功率较敏感,对其频率较不敏感,干涉相位和高程反演误差随着干信比的增加而增加。 相似文献
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对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分:其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10-2数量级内的较高姿态控制精度。 相似文献