基于马尔科夫再生过程分析阶段任务系统的可靠性

分析阶段任务系统（PMS）的可靠性是一项重要的工作。为了方便分析大部分已有的分析方法都假设阶段持续时间是确定的或者阶段内过程是齐次马尔科夫过程，这些方法不能够分析实际存在的大量一般的PMS。为此本文研究具有随机分布的阶段持续时间和阶段内过程是马尔科夫再生过程（MRGP）的一般PMS的可靠性分析。由于引入MRGP，一般PMS的阶段内活动可以是指数，确定或者其他一般分布。本文首先给出了一个实际有效的5元组模型框架来刻画该类PMS的动态行为，然后利用已有的MRGP分析方法，说明了阶段内条件瞬时状态占有概率矩阵的计算方法。为了避免为整个PMS构造一个巨大的MRGP，在假设阶段边界允许记忆丢失的条件下，本文给出了一个系统可靠性的有效计算方法，该计算方法是两步的分治方法，首先对每个阶段内的MRGP进行分析，然后利用分析结果通过矩阵乘获得系统的可靠度。通过本文给出的方法可以有效的分析一般PMS的可靠性。     

从计算机系统角度分析软件可靠性

从硬／软件综合的角度对计算机进行可靠性研究具有非常重要的意义。本文作者对硬、软件相互作用进行了明确的划分和定义。并指出，是现行的软件可靠性黑箱分析方法禁锢了人们从更深层次对于硬／软件系统可靠性进行研究。基于上述认识，本文提出了解决软件分解单元之间耦合问题的办法。进而提出了一种新的软件可靠性分析方法，为对计算机系统进行可靠性分析时，考虑硬、软件之间的复杂的相关作用提供了基础，从而为更准确地评估计算机系统的可靠性提供了可能。文中分析了一个飞行控制系统实例。     

SMESE: A French-China Joint Solar Mission

SMESE (SMall Explorer For the study of Solar Eruptions) is a Franco-Chinese Microsatellite mission. The scientific objectives of SMESE are the study of coronal mass ejections and flares. Its payload consists of three instrument packages: LYOT, DESIR and HEBS. LYOT is com-posed of a Ly-α (121.6 nm) coronagraph, a Ly-α disk imager and a far UV disk imager. DESIR is an infrared telescope working at 35μm and 150μm. HEBS is a high energy burst spectrometer working in X-rays and γ-rays covering the 10keV to 600 MeV range. SMESE will be launched around 2011, providing a unique opportunity of detecting and understanding eruptions at the maximum activity phase of the solar cycle in a wide range of energies.     

任务可靠度的估算分析

飞机设计工作中一项十分重要的任务是产品可靠性设计，本文回顾了任务可靠性的基本概念，给出了能够确定飞机完成任务可能性的任务可靠度的估算方法。在此基础上，为说明任务可靠度估算的实际过程，本文最后对某型飞机电传控制系统任务可靠度进行了分析，并给出了分析结论。     

一种基于星表特征直线匹配的着陆器位姿估计算法

针对深空探测星际着陆过程中的自主导航问题,提出一种基于星表特征直线的着陆器位姿估计算法。该算法首先采用EDLine算法对着陆过程中所拍摄的图像进行特征直线提取;其次根据直线局部特征对特征直线进行匹配;之后利用至少3对已匹配的特征直线,建立关于着陆器位姿的几何约束方程;然后根据奇异值分解法得到着陆器位姿的候选解;最终通过最小二乘法从候选解中选取着陆器位置、姿态的唯一解。仿真结果表明:该算法可以快速估计着陆器位姿,且在高度为2 000 m时位置误差小于2 m、姿态误差小于0.10°。     

木星系探测及行星穿越任务轨迹初步设计

基于我国未来木星系探测任务需求,初步设计了任务轨迹。以目前的发射能力,要实现木星的环绕探测必将利用行星借力,需设计借力轨迹。首先将脉冲变轨的轨迹设计问题转化为参数优化问题,在满足2029—2032年间发射并且飞行时间不超过7年的约束条件下,使用PSO算法对发射时刻、借力时刻、深空机动时刻、到达时刻等参数进行优化,使得探测器需提供的总速度增量最小。探测器进入木星系后,利用木卫3借力捕获至环木大椭圆轨道,又利用木卫4构造共振借力,最终捕获至木卫4的环绕轨道。在此基础上,还考虑了天王星飞越的拓展任务,天王星探测器在到达木星时与木星系探测器分离,利用木星借力可无消耗飞往天王星,并在2043年完成天王星的飞越探测任务。     

再入参数调整对登月航天器返回再入特性的影响

首先分析了再入参数调整对登月航天器返回再入运动特性的影响;然后利用自主编制的仿真软件,对再入参数调整的影响进行了仿真分析;最后在深入分析仿真结果的基础上,研究了再入参数变化对航天器再入过载、航程、飞行时间及落点散布等的具体影响规律,为后继进一步开展载人月球飞行相关任务的分析设计提供了有益参考。     

月球无人采样返回任务概念设想

分析了无人月球采样任务,包括采样及封装方式分析,飞行过程选择与轨道初步方案,月面软着陆方式选择,月球轨道交会对接的需求,月面起飞上升的要点,地球大气高速再入返回器的外形选择等。在此基础上提出了三种不同的无人月球采样返回任务概念设想,并对其进行了简要比较和分析。     

面向空间抓取任务的目标轮廓跟踪方法

在空间抓取任务中,视场背景复杂,光照条件变化剧烈,而且存在相对运动。文章提出了一种新的动态轮廓特征检测跟踪方法。首先在灰度梯度法基础上,引入形状匹配、面积筛选和自适应灰度阈值调整方法,提高了轮廓提取的鲁棒性。随后,基于该提取结果,利用图像序列的时域相关约束辅助GVFSnake算法进行轮廓跟踪,提升了动态检测速度。最后,考虑到空间抓取任务的实时性需求,采用CUDA运算架构对算法进行并行化处理,并对一组序贯图像序列进行了轮廓跟踪实验。实验结果表明,此方法在CUDA平台下轮廓跟踪速率达到了10帧/s,在保证轮廓检测的准确性的基础上,明显改善了检测速度。     

基于启发强化学习的大规模ADR任务优化方法

随着航天事业的蓬勃发展,空间碎片尤其是低轨碎片已成为航天任务不可忽视的威胁。考虑到碎片清除的紧迫性和成本,低轨多碎片主动清除（ADR）技术成为缓解现状的必要手段。针对大规模多碎片主动清除任务规划问题,首先,基于任务规划的最大收益模型,提出一种强化学习（RL）优化方法,并依照强化学习框架定义了该问题的状态、动作以及收益函数;其次,基于高效启发因子,提出一种专用的改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法,该算法使用MCTS算法作为内核,加入高效启发算子以及强化学习迭代过程;最后,在铱星33碎片云的全数据集中检验了所提算法有效性。与相关MCTS变体方法以及贪婪启发算法对比,所提方法能在测试数据集上更高效地获得较优规划结果,较好地平衡了探索与利用。