低轨大规模星座概念研究与分阶段部署方案

针对小卫星星座规模趋向巨型化的发展应用需求,开展基于遥感卫星的低轨大规模星座概念研究并提出相应的星座分阶段部署方案。首先,考虑低轨卫星轨道理想容纳卫星数量、星间相互作用、轨道控制精度等因素,进行低轨大规模星座量级分析,明确星座规模。在此基础上,采用人工势函数方法将卫星个体控制拓展至星座整体密度迁移,实现满足任务需求的星座特定密度分布。结合大规模遥感卫星星座任务特点和建设能力,提出基于太阳同步轨道、低倾角轨道和大椭圆轨道的混合星座配置方案,并按照近期、中期和远期分阶段进行部署。对星座部署方案进行仿真,验证了低轨大规模星座的优势,为未来巨型星座设计与控制提供一定的参考与借鉴。     

基于网格划分的ADS-B地面站信号覆盖及选址分析

针对通用航空飞行活动的安全监视问题,合理的广播式自动相关监视（Automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B）地面站选址规划能够提高空域的监视范围,基于网格划分分析ADS-B地面站对真实高度的监视信号覆盖范围并进行选址分析。考虑地球曲率和地形遮蔽对信号传播距离的影响,采用数字地理高程数据建立地理模型,将空域网格化处理,用Xdraw算法计算网格覆盖性,确定ADS-B地面站对真实高度的最大理论覆盖范围,构建地面站最大覆盖模型进行空间规划布局。最后,对ADS-B地面站信号覆盖情况进行仿真,并以湖北省为例,计算出满足该区域覆盖需求的地面站布局。为实际工作中的地面站布局规划提供了依据。     

多太阳能无人机覆盖路径优化方法

为解决传统电动无人机在覆盖作业时存在的续航时间短的问题,提出应用多架太阳能无人机进行覆盖作业。首先,在建立了应用于覆盖作业的太阳能无人机的能量模型的基础上,提出了能量流动效率这一指标来评价太阳能无人机在作业过程中对能量的利用率。其次,针对边界存在障碍物的凹多边形区域和内部含障碍物的多边形区域,以总作业完成时间最短为优化目标,提出基于无向图搜索方法的覆盖路径优化模型,定义约束方程限制无人机按照一定规则访问无向图中的节点,通过混合整数线性规划的方法求解每架无人机的最优飞行路径。再次,考虑无人机转弯时的姿态变化对能量流动效率的影响,将总作业完成时间最短和总能量流动效率最高同时作为优化目标,建立双目标优化方程,在首先以作业时间最短为优化目标进行求解的基础上,通过有限遍历的方式选择使能流效率和作业时间相对最优的覆盖飞行方向及飞行路径。大量仿真实验表明,所提的优化模型选取不同的优化目标,应用于不同形状的待覆盖区域,适用性广,在工程上应用范围广、可行性强。     

企业经济技术长期发展模型

本文介绍了一个研究企业经济技术长期发展的模型，这个模型是以系统动力学为主，以其它方法为辅构造的，通过对成都飞机公司实际情况的应用，效果是满意的。     

火星全球导航卫星系统

讨论了建立类地行星全球导航定位系统的意义,并对火星全球导航卫星系统星座的布构型进行了初步分析设计.对不同导航星座的覆盖特性与导航定位性能进行了评估,给出了最佳星座设计,它可以作为将来建立火星导航卫星系统的星座设计参考.     

覆盖时间约束的快速响应连续覆盖轨道设计

面对要求目标信息不断更新的空间快速响应任务,针对每天存在一段和两段覆盖时间的两种连续覆盖轨道,通过覆盖时间分析,选定了单次连续覆盖时间更长的每天存在一段覆盖时间的连续覆盖轨道作为研究对象。基于轨道动力学和球面几何原理,结合火箭发射段固定飞行地心角和飞行时间,构建了连续覆盖轨道设计模型。考虑连续覆盖时间约束,将连续覆盖轨道设计问题转化为以轨道参数、切点坐标和卫星覆盖区地心锥半角为变量,以连续覆盖时间为优化目标的单目标优化问题。针对具体算例,通过该方法得到了轨道参数等规划要素,同时通过STK仿真验证了规划结果的正确性和有效性,可为空间快速响应连续覆盖轨道设计提供理论基础。     

中轨道导航卫星废弃轨道优化设计

为了减缓中轨道区域空间目标的增长,确保导航卫星在轨安全运行,本文以北斗二号卫星为研究对象,确定卫星废弃轨道选取带范围,以偏心率增量最小和推进剂消耗最小为优化目标,采用遗传算法分别对抬升轨道和下推轨道进行优化,得到最优的坟墓轨道初始参数。发现最优废弃轨道在200年内的稳定性满足要求;同时,抬升处置的最优轨道偏心率的变化量略大于下推处置,但抬升处置的安全距离更大。     

相控阵雷达长时跟踪波束调度与波形优化策略

针对相控阵雷达多目标跟踪波束调度和波形参数优化控制的问题，本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的相控阵雷达跟踪波束调度与波形参数优化策略，该方法以无迹卡尔曼滤波（UKF）算法为基础来估计目标的状态。首先将本文的序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，定义了资源的效费比和长期回报率，然后与当前实际跟踪误差综合考虑作为MDP的回报函数，进而给出了调度的优化模型，最后将长时决策问题转化为动态规划算法结构进行求解，并且提出了一种并行混合遗传粒子群优化算法来求解各决策时刻的最优策略。仿真结果表明了长时策略的先进性以及寻优算法的优越性，与传统的短时策略相比，跟踪精度可提高11.17%。