低轨卫星通信系统地面核心网设计与仿真

文章针对无星际链路的低轨卫星通信系统，利用OPNET软件设计了低轨卫星通信系统在透明转发模式下的核心网构成，并进行了性能仿真。首先介绍核心网的构成、功能和拓扑，在此基础上实现了呼叫处理和切换的仿真，统计了呼叫时延、切换时延等性能指标，分析了仿真结果，为低轨道卫星通信系统的设计奠定了一定的参考价值。     

卫星结构中的非金属材料

介绍了各种复合材料、胶粘剂、高分子材料和工业陶瓷等非金属材料的性能及其在卫星结构中的应用情况。强调了非金属材料在提高卫星性能、减轻卫星结构质量，以及增大卫星有效栽荷方面的作用。最后指出了卫星结构材料高性能、多功能、复合化、智能化、低成本以及高环境相容性的发展趋势。     

Fade duration statistics for Ku-band satellite links

Fade duration database was built to enhance the study of propagation characterises in the Equatorial region. The data was measured via a beacon receiver Ku-band whereby the antenna was directed to a SUPERBIRD-C2 satellite at 12.255 GHz. The performance of the measured data has been compared with ITU-R model, Kormanyos et al. and Paulson–Gibbins. The results show that the Paulson–Gibbins fits well with measured data with a low RMS error of 0.2 dB. The number of statistics available for the equatorial is small and the periods of measurement are short compared to those for temperate regions.     

绳系卫星部署阶段的动力学分析

绳系卫星系统部署阶段末时刻状态决定着其编队飞行的初始状态，为了研究不同因素对绳系卫星系统部署阶段运动的影响，本文建立了一种简单的平面哑铃模型，将系绳视作有阻尼的弹簧，两个卫星视作刚体，考虑重力梯度力矩。通过仿真，发现系绳释放的速度和副星推力是影响绳系卫星系统部署阶段稳定性的主要因素。     

圆轨道星座全球覆盖的充分必要条件

对采用圆轨道的星座，目前的研究基本上局限于实际应用方面，很少进行理论方面的研究，本文首次提出并证明了达到全球连续多重覆盖的充要条件。这对进行星座设计具有积极的指导意义。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动，无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队，因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应，建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动，并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型，在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环，并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进，将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环，最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

基于实测星载原子钟数据的脉冲星守时方法

利用脉冲星估计星载原子钟钟差是实现卫星自主守时的途径之一。为充分分析基于脉冲星的自主守时系统性能，利用实测的星载原子钟钟差数据和中子星内部组成探测器(neutron star interior composition explorer, NICER)的PSR B1937+21脉冲星的观测数据，对比分析了星载原子钟和脉冲星的误差特性。设计了脉冲星守时系统框架和星载原子钟钟差估计方法。以实测的星载原子钟钟差数据为基础，计算分析了脉冲星守时系统的性能。计算结果表明，若脉冲星的脉冲到达时间（time of arrival, TOA）解算精度为1 μs/30 d，则原子钟钟差估计精度可达到优于1 μs的水平，初步验证了脉冲星守时系统的可行性。     

立方体星的技术发展和应用前景

系统论述了立方体星技术发展的三个阶段;从2010-2013年已成功发射的立方体星与纳卫星中挑选了10颗典型卫星,研究分析其技术水平、应用价值和特点优势;并重点论述了立方体纳卫星的应用;最后预测了立方体纳卫星的未来应用前景。     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。