基于转移时间约束的异面圆锥曲线变轨算法

在圆锥曲线转移轨道Lagrange方程的基础上,分析了双曲线和多圈飞行椭圆轨道的转移时间与半长轴的几何关系,以及椭圆转移问题的虚焦点位置对长程、短程轨道的约束.给出了一种与初始速度方向相关的转移角定义,以及一种基于Lagrange方程的圆锥曲线变轨计算方法,随后提出了一种以半长轴为迭代变量的变轨算法.通过异面椭圆和双曲线转移两个实例,验证了该算法与Vaughan算法具有相同结果,并具有明确的几何意义.     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

卫星编队飞行队形重构防碰撞方法研究

队形重构技术是卫星编队飞行领域研究关键问题之一.多颗卫星近距离编队队形初始化、队形调整及重构,卫星之间相对距离变化带来碰撞问题不可忽视.根据卫星间相对位置关系建立队形重构过程中碰撞概率函数表征该过程碰撞发生可能性,研究表明故障卫星的初始相位角及备份卫星进入编队的初始角度对碰撞概率有较大影响.根据Lyapunov稳定性理论设计改进LQR控制器,在保证队形调整控制精度不需增加过多调整时间及能量消耗的同时,可有效降低碰撞概率.碰撞概率计算方法、控制器设计及所得相关结论,对研究卫星编队队形重构过程星间防止碰撞问题具有一定意义.     

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。     

基于蚂蚁算法的星上ATM交换结构

对于卫星ATM交换系统，星上ATM交换结构的设计是一个非常重要的部分。由于卫星通信具有带宽有限、时延受限、信道误码率高等特点，因而设计星上交换结构时必须尽可能降低交换时延，减少内部阻塞。为此，提出一种基于蚂蚁算法的星上ATM交换结构，并对此方案进行了分析和仿真。结果表明，该结构由于采用了蚂蚁算法和阻塞规避方案，有效改善了信元时延和信元丢失率等性能。     

对策论在雷达电子战效能评估中的应用

介绍了对策论的基本内容和分析方法,包括对策论所涉及问题的要素和分类.指出了对策论在雷达电子战效能评估中应用的可行性和必要性.分析了电子对抗博弈双方采取不同对抗技术措施的得益矩阵,并在此得益矩阵的基础上,重点研究了对策论在电子对抗效能评估过程中的应用.     

基于快速终端滑模的模糊逼近系统及其应用

为改善模糊系统逼近的收敛速率,提出了一种基于快速终端滑模的反向传播(BP)学习算法。将快速终端滑模引入模糊逻系统的学习算法,综合终端吸引子有限时间收敛和线性系统指数收敛的性质,提高了对非线性连续函数的逼近能力。仿真结果表明:该算法能以较快速率逼近未知函数,且逼近过程稳定,较普通学习算法更为精确和有效。     

载人航天器高空应急救生控制变量与落点的快速预报算法

针对载人航天器高空应急救生的实时性要求,讨论了控制变量和与落点的快速预报算法。首先描述了逃逸飞行器的返回轨道特征,在此基础上推导了制动速度的解析解;然后利用大量的仿真数据建立了其它控制变量和返回特征参数的BP神经网络预测模型,计算结果显示起旋时刻、消旋时刻和航程的最大预报误差分别为10秒、2秒和30千米;最后对航程的预报算法进行了改进,预报精度提高了43.3%。分析表明,快速预报算法是一种高效可行的工程解决方案。     

液体火箭发动机地面试车过程的实时故障检测方法研究

为解决液体火箭发动机地面试车过程中故障检测的及时性、实时性、可靠性和稳健性等关键问题,研究建立了稳态和启动工作过程实时故障检测与报警的自适应相关算法和包络线算法,并进行了大量试车数据的验证和地面试车的实时考核。结果表明,算法能对发动机启动和稳态工作过程中的故障及时准确地检测,并在地面试车的实时和强干扰环境下具有良好的可靠性和稳健性。研究结果对研制工程实用的我国运载火箭健康监控系统具有重要的理论和应用价值。     

一种改进的BP网络系统辨识算法的研究

本文提出了一种降低网络灵敏度的BP网络改进算法,即在网络的误差反向传播信号线上增加一个协调器, 该协调器控制各层权值的修正,大大提高了网络的学习速率。通过对具体网络的仿真,证明了该算法的可行性。