姿态异常下的星体自旋角速度确定方法

摘要： 针对在轨姿态异常后星体高速自旋情况,开展星体自旋角速度确定方法研究.提出一种基于太阳敏感器测量数据确定自旋角速度的方法,并对自旋角速率确定误差进行分析,得到各误差源对确定精度的影响关系;基于角速率确定误差分析结论,给出根据角速度大小选取不同时间间隔测量数据的策略,通过大时间间隔测量数据的选取,保证小角速度情况下的确定精度.所提出方法的有效性通过数学仿真验证,并在实际应用中基于太阳敏感器遥测数据获取在轨姿态异常卫星角速度.     

用于海洋盐度观测的主被动联合遥感器

海洋盐度是研究海洋环流、全球水循环以及气候变化的重要参数之一。L波段主被动联合遥感器可以有效精确地进行海洋盐度的观测。文章简要介绍了L波段主被动联合遥感器用于海水盐度遥感的应用机理与需求,对NASA正在研制的星载L波段主被动联合遥感器——Aquarius进行了重点描述,最后对我国星载主被动联合遥感器的研究提出了一些建议。     

基于软件相关器的GPS跟踪算法研究与实现

研究了适用于GPS软件接收机的软件相关器和信号跟踪算法,包括码跟踪和载波跟踪。为了提高跟踪灵敏度,码鉴别器和载波鉴相器每Nms输出一次鉴别结果,在Nms的间隔时间段内,每1ms采用状态外推算法对相位、多普勒和多普勒导数进行一次外推。跟踪环路采用载波环辅助码环的跟踪方法,提高了码环的跟踪精度和可靠性。利用真实的采样数据,在PC机上用Matlab对该算法进行了仿真,并且在GPS软件接收机平台上得到实现。实验证明,该算法可以实现对c／A码相位和载波频率的精确跟踪,并得到导航数据。     

环境减灾-1A卫星超光谱数据实时压缩编码器的设计

主要研究了超光谱干涉条纹图像的数据特点及其压缩方法,并以HJ-1A卫星型号为背景,提出了适合星上应用的压缩方法。文章对该算法进行了硬件语言的设计和硬件电路的实现,所设计的压缩编码器简单、可靠、实时性好,目前在轨工作稳定,数据压缩质量用户评价良好。     

高可靠小条件数压缩感知叶尖定时信号辨识

为增强基于任意角度压缩感知(CS)叶尖定时信号(BTT)重构的稳定性,采用小生境微种群遗传算法提出了基于小条件数的高稳定性传感器安装布置方法。研究发现:任意角度CS的恢复矩阵条件数越小,不同信噪比下同步和非同步振动信号重构误差越趋于稳定在较低范围,优化后发现条件数为1的排布方案下,相邻传感器角度间隔趋向于均布2m取K的形式。利用条件数为1的矩阵冗余特性,设计了高可靠性的传感器排布方案,数值试验和有限元仿真验证表明叶尖定时系统在失效一个传感器的情况下仍可稳定得到准确的重构结果。在信噪比为5 dB时,冗余排布相比参考排布的主倍频幅值重构误差降低4.4%以上,验证了采用最小条件数排布的任意角度CS信号辨识方法在噪声及传感器失效情况下仍可保证BTT测量结果的有效性和可靠性。      

卫星定位和精度因子的改进方法

在卫星导航定位系统中,在精度因子计算和采用最小二乘法进行定位求解时,传统上采用测量矩阵直接求逆方法来进行.为了克服矩阵求逆带来的计算量大和数值稳定性差的不足,利用测量矩阵的对称正定性,提出了一种基于矩阵 UTDU 分解的定位解算和精度因子计算方法.改进方法具有严格的数学理论基础,保证了方法的正确性和有效性.数值分析结果表明,相对直接求逆的传统方法而言,在定位解算时,该方法能降低约 60%的运算量,而在精度因子计算中,约能降低36%的运算量.且改进方法能大大降低求解矩阵的条件数,提高了求解的数值稳定性.      

脉冲星导航在高精度卫星轨道修正中的应用

X射线脉冲星导航系统(XNAV,X-ray Pulsar Based Navigation)能够为航天器提供自主的定位服务,但是XNAV存在精度较差,且受航天器钟差和脉冲星时间模型误差的影响而产生近似常值偏差的缺点.分析与仿真指出,在采用XNAV单独导航时需要2颗脉冲星可达到完全观测,而采用XNAV和星间观测的组合导航时仅需要1颗脉冲星即可达到完全观测,同时组合导航能够将轨道修正的精度提高10倍以上,并将由于常值偏差造成的估计误差抑制在0.2 m以内.在现实的噪声设定下,采用标准XNAV单独进行轨道修正,仅需要两颗脉冲星即可取得50 m以内的估计精度;而采用组合导航时,在单脉冲星的导航方案下,系统的估计精度为5 m以内.分析结果表明:基于单脉冲星导航的组合导航,是一种高精度、低需求,容易实现的卫星轨道估计方案.      

现代小卫星的发展及轨道垃圾问题

文章首先综述半个多世纪以来传统和现代小卫星的技术发展,特别是现代小卫星在对地观测、通信导航、空间技术实验与演示、深空探测、军事等方面的应用取得很多成就,尤其是对地观测高分辨率成像系统取得了突破性技术成就;其次讨论小卫星所产生的轨道垃圾及其影响和处理;最后提出未来小卫星技术发展十个原则,对未来小卫星的应用作了展望。     

基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

跟踪与数据中继卫星系统资源调度优化问题

现有跟踪与数据中继卫星资源调度研究常采取简化模型,它将天线的准备时间假定为固定值,由此成为工程应用中系统利用率提升的一个瓶颈。文章借鉴时间窗约束的车辆路径问题理论,提出天线准备时间变长的规划优化问题（LOPVAPT）模型,通过优化天线的扫描路径,实现天线准备时间的动态最优取值。采用STK模拟任务过程,基于Matlab实现蚁群算法,结果表明可将系统利用率从低于80%提高到90%以上。