空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。     

神舟七号微小卫星伴随飞行技术试验

神舟七号 (SZ-7) 载人航天任务中释放的一颗微小伴随卫星 (BX-1), 首次开展了卫星在轨释放、对飞船观测和对轨道舱接近及绕飞等技术试验. 该卫星首次进行了GaInP2/GaAs/Ge 中国产太阳电池阵、锂离子蓄电池、微型液氨推进模块、小型化姿态跟踪控制模块、双焦距一体化可见光相机及小型化USB 测控应答机等技术验证. 本文介绍了SZ-7 微小卫星的设计方案, 讨论了形成稳定伴随飞行的轨道设计等技术, 并根据卫星在轨运行情况对试验任务进行了评价.      

编队星座相对位置精确测定与自主定轨方法

针对编队飞行星座,提出了一种全自主的高精度定轨与相对位置精确测定方法,对其主要关键技术之一的空间绝对定向的基本方案及其可行性和指标进行了研究,并进行了仿真验证.结果表明,通过编队星座星间高精度的距离测量和绝对定向观测,可以实现无需地面测控站和卫星导航系统支持下的编队星座全自主导航方案;在一定测距和测向误差条件下,绝对定轨精度可以优于20m,相对位置确定精度可优于10cm.相对误差与采样间隔有较明显关系,未来可考虑采样间隔控制在10s以内即可;绝对位置误差大小与采样间隔无明显关系,其中的主要误差是星座的整体平移误差.仿真结果验证了所提方案的正确性.      

神经网络在飞翼布局飞机主动涡流控制中的应用

以小展弦比飞翼布局飞机为研究对象,其本体的优化增稳控制器由3个气动舵面(连续控制面)构成.为增加操纵能力,基于神经网络设计了主动涡流(bang-bang型控制面)优化控制器.为加快网络的训练速度和收敛精度,采用三层反馈神经网络,通过改变每层网络权重和隐层神经元单元个数对网络进行优化.最后给出了增加主动涡流控制器的飞机闭环系统的响应结果.与仅采用气动舵面闭环响应结果的对比仿真表明,增加主动涡流控制器后闭环系统可获得更好的响应特性,系统达到稳态的时间和所需气动舵面的控制量均明显减小.      

基于视线测量的卫星编队机动控制方法

采用视线测量的方法,建立一种编队卫星队形保持与机动的协同控制策略。编队中每一个卫星跟踪自己轨道前方邻近卫星,产生一个视线测量矢量,编队的第一个卫星根据高级控制层指令追踪期望轨道,产生链式编队,将编队卫星之间的视线距离作为反馈控制量来实现队形控制。通过推导J2相对摄动力的表达式,控制模型考虑了模型不确定性和摄动影响,采用滑模控制器,实现了基于视线测量的编队卫星链式跟踪协同控制。仿真算例结果表明,该方法在实现编队卫星队形保持与整体机动控制上具有可行性。     

考虑控制饱和的编队飞行卫星姿态协同控制

研究了考虑控制输入饱和的编队飞行卫星姿态协同控制问题,提出了一种非线性饱和协同控制器.与单颗卫星输入受限控制中通常选用双曲正切函数不同,引入了一个新的连续可微的非线性饱和函数向量,以保证连续控制输入的有界性,并便于姿态协同系统的稳定性分析.基于闭环姿态协同系统在期望跟踪角速度不同取值情况下属于自主或非自主系统的特点,分别采用LaSalle不变原理和Barbalat引理对不同情况下的协同控制系统的稳定性进行了分析,得出了系统渐近稳定的结论.仿真结果表明,这种非线性协同控制器,既能实现编队卫星的姿态协同,又能确保控制输入的有界性.     

对ISAR成像中扫频非线性的曲线拟合

线性调频法是逆合成孔径雷达(ISAR)成像中一种常用的方法,在该方法中扫频非线性对成像质量有一定的影响.特别是在频率较高、扫频带宽很宽及扫频时间较短时,扫频的非线性曲线很难描述出来．从基本的ISAR成像知识出发,运用简单的数学方法,首次对用任意次曲线来模拟扫频非线性曲线的方法进行了研究.最后,通过实验验证了这种方法的正确性.      

近距离DPIV粒子成像分析

在PIV(Particle Image Velocimetry)近距离拍摄中,通过对在非傍轴成像条件下薄透镜成像公式的推导,求得粒子图像成像点的近似解析解,对粒子图像的成像位置在PIV图像计算中的影响作了讨论;同时也对已知直径粒子进行了试验拍摄,将试验所得的数据与理论推导的结果进行了比较,对在近距离拍摄中光圈对粒子成像的影响给出了定量分析.      

执行器故障下无人机-无人车异构编队控制

针对存在执行器故障的无人机-无人车异构系统,研究了编队跟踪容错控制问题。首先,异构系统采用有向图的拓扑结构,且并非所有无人机/车都能接收到参考信号,故在充分考虑无人机/车运动学模型存在较大差异的前提下,设计了一种针对两类系统都通用的分布式信号估计器来获取参考信号的信息。然后,基于参考信号估计值,利用鲁棒自适应控制理论,提出了形式统一的分布式容错控制协议。该协议无需获取精准故障信息,就能有效地补偿故障对异构系统性能的影响,确保异构系统在故障情况下仍能按照预先设定的编队构型跟踪上外界参考信号。最后,通过仿真试验验证了所提算法的有效性。     

低轨巨型星座网络容量评估与分析

低轨卫星网络可以提供广覆盖、低时延、大容量的通信服务和随遇接入的网络服务,可有效弥补地面通信网络和高轨卫星网络的不足。近年来“星链”“一网”等星座项目推动了低轨巨型星座的飞速发展。卫星网络容量是网络性能评价的重要指标,传统方法计算复杂度高、耗时长,且计算开销随网络节点数迅速增加,在巨型星座网络评估中产生巨大计算开销。面向低轨巨型星座网络容量评估问题,提出了一种基于最大流的网络容量评估方法,与传统方法相比计算复杂度和计算耗时大大降低。以“星链”星座为例,分析了星座构型、星间链路拓扑连接方式、链路容量及用户需求量对巨型星座网络容量的影响。仿真分析结果对未来低轨巨型星座网络建设具有指导意义。