基于Lyapunov方法的空间飞行器大角度姿态机动控制

本文研究空间飞行器大角度资态机动的控制问题，为了克服大角度机动时使用欧拉角可能产生的奇异问题，文中使用四元参形式的微分方程来描述飞行器的运动，飞行器的动力学方程具有不确定性和非线性。本文应用Lyapunov方法设计在大角度姿态机动控制器，这个控制器具有按指数规律变化的增益，它大大减小了对初始力矩的要求，最后，本文给出一个例子来说明所导出的控制器的优点。     

同时地形高程测量和地面运动目标检测的分布式InSAR最优编队构形

分布式小卫星干涉SAR为了同时获得时间基线(用于地面运动目标检测)和空间基线(用于地形高程测量),采取空间立体编队构形(即非沿航向直线编队),然而这种混合基线的情况会导致地面运动目标与地形杂波存在相位耦合,而且只靠信号处理方法很难分离,这对于检测地面运动目标极为不利。提出几种最优编队构形,在保证获得两种干涉基线的同时,通过对消两对干涉SAR图像来抑制掉固定杂波,从而可以检测地面运动目标,这种方法具有处理简单和性能较好等优点。最后给出了仿真结果。     

利用小波分析识别空间目标的轨道机动

空间目标的轨道机动是与机械能的变化联系在一起的。机械能无法直接测量，只能通过空间目标的位置与速度计算。通过地面雷达可以得到空间目标的测距与测角信息，可以将其转为位置信息。空间目标的速度也不易直接测量，需要根据位置信息，通过微分平滑处理获得。由于测量噪声的影响，机动引起的机械能的变化淹没在噪声中，不容易识别。小波分析可以在一定程度上将淹没在噪声中的机械能变化揭示出来，提高轨道机动的识别能力。利用二进小波在不同尺度下分析机械能随时间的变化，尺度由小至大时真实信号含量增加，噪声含量受到抑制。观察小波系数曲线随小波分析尺度的变化趋势就可以快速判定是否存在轨道机动。仿真结果验证了识别方法的可行性。     

机载目标状态估计器

研究基于空载雷达测量下的机动目标状态估计器的设计问题。通过建立直角坐标状态方程和选取一种伪测量量，并采用测量模型线性化的方法，建立起了估计器的基本结构，在此基础上增加距离通道的冗余滤波，进一步提高距离通道的估计精度，最后将估计器联入整个综合火力／飞行控制系统中，进行了Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ仿真，仿真结果表明，设计的目标状态估计器具有很好的跟踪估计性能。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现.研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪.该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响.通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值.     

Motion prediction of a non-cooperative space target

Capturing a non-cooperative space target is a tremendously challenging research topic. Effective acquisition of motion information of the space target is the premise to realize target capture. In this paper, motion prediction of a free-floating non-cooperative target in space is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In order to predict the motion of the free-floating non-cooperative target, dynamic parameters of the target must be firstly identified (estimated), such as inertia, angular momentum and kinetic energy and so on; then the predicted motion of the target can be acquired by substituting these identified parameters into the Euler’s equations of the target. Accurate prediction needs precise identification. This paper presents an effective method to identify these dynamic parameters of a free-floating non-cooperative target. This method is based on two steps, (1) the rough estimation of the parameters is computed using the motion observation data to the target, and (2) the best estimation of the parameters is found by an optimization method. In the optimization problem, the objective function is based on the difference between the observed and the predicted motion, and the interior-point method (IPM) is chosen as the optimization algorithm, which starts at the rough estimate obtained in the first step and finds a global minimum to the objective function with the guidance of objective function’s gradient. So the speed of IPM searching for the global minimum is fast, and an accurate identification can be obtained in time. The numerical results show that the proposed motion prediction algorithm is able to predict the motion of the target.     

基于增量学习的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测是高光谱图像分析中的重要研究内容之一。本文从经典有效的约束能量最小化算法出发,提出了一种基于增量学习的高光谱目标检测方法。当获得新的样本时,不需要重新计算所有样本的自相关矩阵即可对检测器模型进行更新,减轻了星上有限计算资源的负担。实验结果表明:本文提出的目标检测算法在压制背景光谱的同时可以更好地适应目标光谱,提高了算法的检测性能。     

一种基于COTS的SAR分布式目标模拟方法

针对目前合成孔径雷达(SAR)目标模拟器通常只能模拟点目标，且通用化程度和实时性较低的问题，提出了一种基于商用现成品或技术(COTS)的SAR分布式目标模拟方法。利用NI PXI平台构建了一个基于电磁仿真的SAR分布式目标模拟器，由电磁仿真软件模拟获取目标散射特性，并通过高速网口输入硬件设备进行采样及卷积操作得到仿真SAR回波数字信号，经数模转换模块完成对SAR数字信号的调制并输出模拟回波，可以直接用于SAR系统的数据验证。模拟器采用数字式一体化硬件设备，由NI PXIe-5646R和PXIe-5840进行信号的接收和发送，PXIe-7902作为系统核心进行高速实时数据运算。系统以现场可编程门阵列(FPGA)为核心，通过LabVIEW RT (Real Time)和FPGA模块直接进行访问，能实时、高速地采集和处理数据。经过测试，该目标模拟器可以生成分布式目标的射频回波信号，环路验证结果证明了本文提出方法的有效性。另外，本文提出的方法适用于多种雷达信号的模拟，通过设置不同的信号体制或接收外部信号输入，可以实现灵活的SAR目标模拟。     

Three-line structured light vision system for non-cooperative satellites in proximity operations

Adapter ring is a commonly used component in non-cooperative satellites, which has high strength and is suitable to be recognized and grasped by the space manipulator. During proximity operations, this circle feature may be occluded by the robot arm or limited field of view. Moreover, the captured images may be underexposed when there is not enough illumination. To address these problems, this paper presents a structured light vision system with three line lasers and a monocular camera. The lasers project lines onto the surface of the satellite, and six break points are formed along both sides of the adapter ring. A closed-form solution for real-time pose estimation is given using these break points. Then, a virtual structured light platform is constructed to simulate synthetic images of the target satellite. Compared with the predefined camera parameters and relative positions, the proposed method is demonstrated to be more effective, especially at a close distance. Besides, a physical space verification system is set up to prove the effectiveness and robustness of our method under different light conditions. Experimental results indicate that it is a practical and effective method for the pose measurement of on-orbit tasks.     

月面无人自主采样返回任务动力下降点确定及验证

动力下降点确定是实施月面软着陆的重要环节，是多系统间复杂迭代的过程，涉及轨道设计、制导律设计、着陆目标的采样区确定、着陆及起飞安全分析。其设计结果直接影响了最终着陆点的位置和着陆过程的着陆安全，也间接影响采样安全和采样工程目标的实现结果。针对嫦娥五号在实施月面软着陆前确定动力下降点的任务需求，提出了通过多次轨道控制与最优标称制导轨迹搜索联合控制策略的动力下降点确定方法。首先，根据月面无人自主采样返回任务设计总结了动力下降点确定原理和约束条件；然后，详细论述了月面无人自主采样返回任务软着陆过程动力下降点确定方法；最后，通过嫦娥五号在着陆前主要的几次轨控实施结果分析了其对动力下降点的影响，同时综合了着陆区地形分析及着陆、起飞安全性分析，对动力下降点进行确定并根据最终在轨飞行结果进行验证。验证结果表明，基于“逐次逼近寻优方法”的月面软着陆环节动力下降点的确定方法有效，可以为后续地外天体软着陆等任务提供参考和借鉴。