飞行器在轨服务

定义了在轨服务（OOS）的概念。介绍了OOS可实现的在轨检查、组装、更换修理、补给,以及轨道转移等功能,讨论了可扩展公共卫星平台、精确测量系统与控制软件、先进对接机构、燃料传输系统、先进机械臂系统,自主运行与管理等关键技术。阐述了OOS发展的需求与驱动因素,以及对飞行器设计中通用化与标准化、理念调整,以及可靠性与技术分配重构等的影响。     

基于改进动静态滤波的脉冲星/CNS深空探测组合导航方法

为了提高深空探测器的自主导航系统性能,文章提出一种基于改进动静态滤波的脉冲星/CNS组合导航方法。脉冲星观测数据和星光角距信息通过改进动静态滤波器进行信息融合。其中,动态滤波采用UKF处理采样速率快、测量方程非线性强的星光角距测量量,静态滤波采用EKF处理采样速率慢、测量方程线性特征明显的脉冲星测量量,其运行周期可以是动态滤波的若干倍。利用该改进动静态滤波进行组合导航,可避免联邦滤波器中由于各局部滤波器采用相同的状态方程而导致的融合滤波结果不具备最优性的问题。仿真分析表明,基于所提出的组合导航系统,深空探测器的导航精度可提高至10km以内。     

用杆臂效应在轨标定加速度计标度因数的方法

针对加速度计标度因数在轨标定精度低、成本高,需要其他辅助设备且难以工程实现等问题,提出了一种利用杆臂效应在轨标定加速度计标度因数的方法。用该方法对加速度计进行在轨标定,只需要惯组旋转机构按照给定的速率匀速旋转,根据惯组内陀螺仪及加速度计的输出即可解算出加速度计的标度因数。分析了标定原理,建立了标定模型,推导了误差系数的分离算法。通过地面试验验证了方法的有效性。     

地月平动点拟周期轨道探测器自主导航方法研究

地月L2点的拟周期轨道可以用于实现与月球背面的持续通信,具有重要的科学研究价值和广阔的应用前景。针对地月L2点探测器所处的弱稳定拟周期轨道,论证了基于日地月信息的自主导航方法的可行性,并进行了深入分析。首先,推导了会合坐标系下带有星历的精确导航动力学方程;其次,针对弱稳定轨道不同于近地强稳定轨道的特性,在基于日地月方位信息导航的基础上,提出了三种敏感器组合方案。使用迭代最小二乘方法给出导航仿真结果,并结合非线性可辨识性理论对这三种情况下历元状态的可辨识性及可辨识度进行分析。最后,仿真结果表明,使用日地月敏感器以及对地多普勒雷达可以满足历元状态的可辨识性、导航的收敛性以及系统经济性的要求。     

近地卫星的GPS自主定轨算法研究

为了用GPS实现近地卫星的高精度自主定轨,提出了采用序贯UD协方差分解滤波算法作为定轨算法.完整地给出了序贯UD分解算法的计算公式,详细地推导了系统的状态方程和观测方程,建立了由9维状态向量和8维观测向量组成的导航系统模型.最后作了数字仿真试验,试验结果表明,文中的定轨算法既有较高的精度又便于星上计算机的实现.      

利用星间测距实现卫星网自主定位

利用卫星网之间的相互测量信息,实现卫星网的自主定位是提高整个卫星网定位精度和减轻地面工作负担的有效途径,本文提出利用卫星间的相对距离测量信息对卫星网整体进行数据融合处理,以达到提高卫星网自身定位精度的目的,仿真结果表明定方案是有效的。     

交会对接光学成像敏感器设计中的关键问题

自主自动交会对接最后逼近段,通常是以光学成像敏感器作为主要的导航敏感器。本文首先简要介绍国内外交会对接光学成像敏感器的最新研究进展情况,然后就其设计中的几个关键问题进行分析,并给出相关结论。     

采用双目视觉测量的行星着陆相对导航方法

针对缺少行星表面陆标位置和探测器初始状态等先验信息情况下行星着陆导航问题,提出一种采用双目视觉测量的行星着陆相对导航方法。首先,利用行星表面陆标的双目视觉测量信息建立相对导航坐标系并计算陆标在相对导航坐标系下的位置,然后利用基于奇异值分解（SVD）的优化方法得到探测器在相对导航坐标系下的初始状态估计,最后利用陆标的视觉测量信息估计探测器在相对导航坐标系下的位置、速度和姿态。以火星着陆为例进行数学仿真分析,仿真结果表明本文提出的方法是有效可行的。     

受限资源下制导武器末制导机器视觉技术研究

针对精确制导武器末制导机器视觉技术应用需求,研究了基于卷积神经网络的、针对复杂背景及小目标的自主目标检测识别算法,并分别进行了网络性能评估和硬件资源需求定量评估。针对最优算法,提出了基于嵌入式受限资源下的高精度神经网络压缩算法,并对算法进行了普适性评估。基于GPU嵌入式平台,实现TensorRT路线网络优化,并在速度和精度两方面均衡考虑下,对裁剪与量化算法进行了详细实验验证。实验结果表明,高精度神经网络压缩算法在硬件资源受限条件下,可以有效提升推理速度,最终经算法优化后的网络结构,可以获得3倍以上的速度提升,网络精度损失小于5%。     

无人机软管式自主空中加油视觉导航技术

近年来,机器视觉技术的迅速发展给无人机自主空中加油提供了一种新思路,克服了传统GPS动态适应能力差的不足。基于双目视觉,提出了一种实用的无人机自主空中加油导航方案,并提出了一种利用深度学习进行检测跟踪配合几何约束进行位姿计算的技术。根据加油机和受油机距离的不同,将导航分为远端导航和近端导航。全程对加油锥套进行检测和跟踪,并在近端进行锥套位姿计算。实验结果表明,该算法满足加油的鲁棒性要求,稳定跟踪锁定目标距离范围大于40m。当与目标距离小于10m时,距离误差优于±10cm。说明本文提出的方法具有较强的应用前景。