微小卫星轨道保持的混合切换控制方法

固体微推力器阵列作为一种新型推力装置用于微小卫星轨道保持具有精度高、无燃料泄漏、冲量可调等优点,但是微推力器推力不连续的特点,使得控制系统设计时与以往的连续系统有所不同。为了充分发挥微推力器高精度的特性,采用基于混合系统的切换控制思想,建立了微推力器混合切换系统控制模型。首先,根据固体微推力器的推力特点推导了卫星离散动力学模型;其次,以李雅普诺夫稳定性定律为基础,设计了混合系统脉冲切换控制律;最后,针对小卫星轨道控制进行了仿真验证。结果表明,基于混合系统建立的控制模型能准确反映微推力器的特点,轨道保持精度能达到0.2m,而且推力器消耗量满足卫星长时间在轨运行要求。     

基于区间算法的微小卫星微推力器阵列规模估计

摘要： 针对以固体微推力器阵列为执行机构的微小卫星初入轨姿态控制需求,研究固体微推力器阵列规模的估计方法.在设计了微推力器阵列单元调用规则和姿态控制律后,考虑微推力器阵列各单元冲量输出的不确定性,使用区间数表示微推力器单元的力矩输出,引入区间算法对初入轨的消旋和姿态捕获两个主要过程中微推力器单元的消耗情况进行计算.利用区间数的不相关性,改善区间计算过程,减小了由区间积分导致的区间扩张.仿真分析表明,提出的固体微推力器阵列规模估计方法可以给出预定入轨条件下的阵列规模需求,且其结果不依赖于微推力器单元力矩输出的概率特性.     

微波无线传能发射天线馈电相位鲁棒性优化设计

为保证微波无线传能系统具有可靠且高的传输效率,针对系统中发射天线存在的馈电相位误差,提出了一种基于最差情况分析的多准则优化设计方法。首先,推导了发射天线电性能参数与随机馈电相位误差的数学关系。其次,基于最差情况分析方法,建立了馈电相位随机误差的缩减区间描述模型。然后,提出了一种具有鲁棒性的波束收集效率优化设计方法。最后,通过蒙特卡洛方法验证了所提方法的有效性。     

二维合成射流组合效应的数值研究

采用数值模拟的方法,研究了一列合成射流对二维平板流动壁面的影响,对合成射流组合效应进行了分析。结果表明:在不同的开孔角度和振动相位下,合成射流组合效应明显,对壁面平均剪切应力改变显著,最大变化约15%,对壁面压力改变较小,最大变化约0.5%,;对于流场壁面压力和剪切应力分布,斜开孔比直开孔改变要大,异相位射流比同相位射流改变要大;异相位振动模式下,壁面平均压力和剪切应力值波动较小,变化比较平稳。     

一种航天器磁特征全息成像方法

为准确描述和评估航天器的磁特性,建立航天器网格化磁模型,提出航天器磁场信息成像方法.利用立体阵列扫描系统,对航天器测量面的磁场信息进行采集和计算,联合磁梯度张量的模量极值和欧拉反演法确定其内部磁源的水平位置和深度,实现航天器内部、探测面和空间磁信息的可视化分析和展示.航天器模型(格距10 cm)三点磁源试验和计算结果显...     

金属柱状阵列结构二次电子发射系数模拟研究

二次电子发射系数（secondary electron yield,SEY）的抑制对提高空间大功率微波部件的微放电阈值、降低粒子加速器发生电子云效应的风险等具有重要意义。针对现有圆柱形柱状阵列SEY抑制方法，未考虑实际加工工艺可能导致柱体形貌偏差，进而影响SEY抑制效应的问题，结合二次电子发射唯象概率模型和电子运动轨迹射线追踪法，研究了圆形、方形、圆锥形、截断圆锥形、方锥形、沙漏形及螺纹形柱状阵列的SEY。模拟结果表明：与理想圆柱形柱状阵列相比，方形、方锥形、螺纹形柱状阵列的SEY抑制效应与圆柱阵列基本相同（差异小于~6%），而其余几种形状的柱状阵列的SEY抑制效应略逊于理想圆柱阵列。因此，从SEY抑制效应角度看，圆柱形柱状阵列具有较好的工艺容差性能。研究结果为柱状阵列结构在SEY抑制领域的工程化研究与应用提供了参考。     

多通道相控阵天线数字波束合成技术及实现

本文针对多通道相控阵天线数字波束合成的需求，研究多通道阵列波束数据采集和实时处理技术，实现了基于FPGA的多通道数字波束合成系统，完成了对16路阵列信号的数据同步采集、方向图波束合成、数据快速传输与实时处理。实验结果表明:该技术具备良好的工程可实现性，且实验系统工作稳定，合成的方向图各项指标能真实地反映多通道相控阵天线的性能优劣。     

基于改进粒子群的时差测向最优阵列布局

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响，提升在特定场景下目标的测向精度，提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化（PSO-CDE）算法，并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先，基于时差测向的原理，以位置约束和基线约束设计传感器阵列，以均方误差构建适应度评价函数；其次，提出PSO-CDE算法来提高粒子群性能和鲁棒性，并基于PSO-CDE算法对阵列布局进行策略优化；最后，通过仿真靶场环境，得到不同条件下的优化阵列布局。仿真结果表明：优化后的阵列较规则阵列具有更高的目标测向精度。同时，对比分析最优阵列中阵列基线、阵元数量和时延误差对测向精度的影响，为实际场景中阵列布局优化策略的选择提供相应的参考依据。     

基于分层人工鱼群的相干极化-DOA联合估计

智能优化算法是解决多维非线性优化问题、提高计算效率的有力工具。本文针对相干辐射源极化-空间角联合估计中计算量巨大的工程难题，以广义子空间拟合约束公式为代价函数，提出一种分层人工鱼群算法。该算法基于分层协同策略将鱼群分为底层和顶层，底层以人工鱼群算法进行全局搜索以保证种群多样性，顶层以粒子群算法进行局部搜索以加快收敛速度。仿真结果证明：分层人工鱼群算法能大幅降低广义子空间拟合的计算量，尤其是在较多目标的情况下。算法可有效提高计算效率，同时可提供优于传统人工鱼群算法的估计精度。