航天员受银河宇宙线辐射的剂量计算

在近地空间(LEO)和深空探测中,航天员遭受的辐射风险主要来自于银河宇宙线(GCR)照射.银河宇宙线的辐射剂量是航天员辐射风险评价的基础.国际放射防护委员会(ICRP)于2013年提出了新的航天员空间辐射剂量估算方法,以更准确给出空间重离子辐射的剂量.基于此方法,开发了宇宙线粒子在物质中输运的蒙特卡罗程序,并在程序中实现用中国成年男性人体数字模型来仿真航天员.采用该程序计算了粒子(Z=1~92)各向同性照射航天员时器官的通量-器官剂量转换因数,并估算出航天员在近地轨道空间受银河宇宙线辐射的剂量.     

利用"火星快车"三程多普勒跟踪数据限定局部洛伦兹不变性

目前航天器的三程多普勒跟踪技术已经在深空探测的控制与导航领域起到了重要作用。利用包含了对局部洛伦兹不变性(LLI)以及局部位置不变性(LPI)原理有破坏的三程多普勒跟踪理论,研究分析了"火星快车"(MEX)三程多普勒跟踪数据的残差。这些多普勒观测于2009年8月7日和8日进行,利用了欧洲航天局(ESA)在澳大利亚新诺舍(New Norcia)的上行站和三个分别在中国上海、昆明以及乌鲁木齐的下行站。我们发现,这些观测结果给出的LLI上限在10-2的量级。但由于各观测站本身对频率测量的精度有限,这些数据并不适合于检验LPI。     

空间碎片偏振光谱成像探测技术研究

随着太空探索活动的逐年增多,人类对空间碎片的探测显得越发重要。文章首先介绍了探测空间碎片的意义及其常规的光电探测方法,并分析了探测空间碎片的主要难点;在此基础上,结合空间碎片的具体特征,提出一种对空间碎片进行探测与识别的新方法,即将成像、光谱、偏振三个光学基本量同时使用,通过多元特征融合等识别技术,实现对空间暗、弱、小碎片的高效探测,并对新方法中的关键技术进行了分解和可行性分析。     

航天器与空间碎片的混合编队重构控制与应用

针对空间碎片清理问题,提出了一种利用航天器与空间碎片混合编队队形重构控制技术捕获碎片的方法。首先,分析了地/月—日系L2拉格朗日平动点附近的限制性三体环境,并建立了编队卫星相对运动动力学模型;其次,提出了以太阳光压力作为航天器与空间碎片编队队形重构的控制力,实现各从星接近空间碎片的目的;最后,设计了基于线性二次型的最优控制器,并在Matlab/Simulink环境下进行仿真实验。仿真结果表明该方法可控制从星到达期望的位置(空间碎片的位置),且太阳帆板的姿态变化在可控范围内,进而证明了该方案可以应用于复杂空间环境下的碎片清理任务。     

基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

航天器数据管理系统通用测试平台的设计

为加快航天器数据管理系统测试进度,设计和构建了航天器数据管理通用测试平台.该平台通过对被测对象的研究,实现测试方法、系统构架的标准化.在实际开发过程中充分考虑了系统软硬件的通用性,并引入了可移植性良好、基于LUA测试脚本的程序开发环境.经过简单补充与修改,该通用测试平台成为能快速构建满足多型号航天器数据管理系统测试需要的可重构测试平台.通过多个型号任务的检验表明:航天器数据管理通用测试平台可大大缩短测试周期,降低开发成本,运行稳定可靠,达到预期目的.     

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

航天器相对导航与控制技术的典型任务

在空间交会对接、在轨服务、近距离目标监视以及航天器编队飞行任务中,通常需要通过相对导航与控制技术对相互邻近的航天器进行控制.回顾了该领域典型的空间任务,特别关注任务、相对导航与控制方法、相对测量设备、推进系统等主要特征,并总结了该项技术的发展趋势.     

基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。