失效航天器的姿态机动接管控制

为实现失效航天器寿命延长的目的,采用接管控制技术接管失效航天器姿态控制系统。针对姿态机动接管控制中,失效卫星参数不确定和推力器构型矩阵突变的问题,提出一种基于控制系统重构的失效航天器姿态机动接管控制方法。首先采用指令滤波backstepping控制来重构姿态机动接管控制律,并利用Lyapunov方法分析系统稳定性;然后对推力器构型矩阵进行重构;最后考虑燃料消耗和控制输入受限问题,通过基于约束最优二次规划的动态控制分配算法对推力器推力进行控制重分配。采用本文方法实现了对燃料耗尽航天器和部分执行机构失效航天器的姿态机动接管控制。数值仿真证明了该方法的有效性。     

一种基于压缩感知的信道估计算法

信道估计是无线通信系统的关键技术之一。文章提出一种基于压缩感知（Compressed Sensing）的信道估计方法,这种方法通过分析信道时延和多普勒域的稀疏度,可以有效降低导频的数量,从而提高系统的频谱利用率。通过与最小均方（Least Square,LS）信道估计方法的对比,可以明显看到导频数量的降低。     

基于H∞最优化与层次结构动态逆的非线性飞行控制器设计

针对扰动环境下的导弹飞行控制问题提出一种基于H∞最优化与层次结构动态逆(HSDI)的鲁棒非线性控制方法.设计层次结构动态逆控制器时将层次结构优化为3层,并按照时标分离的思想调整了各层次的状态变量,使得控制器更为简洁.在此基础上,将层次结构动态逆控制器与导弹6自由度(DOF)非线性模型联合作为H..控制的广义被控对象,通...     

基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

带燃料均衡的空间多飞行器编队重构的轨道规划方法

航天任务需求的多样化对空间多飞行器编队重构的轨道规划问题不仅提出了燃料或时间最优的要求,还提出了燃料和时间最优以及燃料均衡的要求。将带燃料均衡的多飞行器编队重构的轨道规划建模为一个多目标优化问题,通过将进化计算与问题领域的知识相结合,提出了一种基于小生境进化算法的最优轨道规划方法。该方法能从变轨时间、燃料消耗和燃料消耗方差三方面分别评价一个变轨方案的最优性,并且一次规划能够提供多个Pareto最优变轨方案。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性,还揭示了编队重构轨道规划问题的三个优化目标之间的关系,对于制定任务计划具有重要的参考价值。     

移动测量系统的三维数据采集与建模

介绍了一种基于距离数据重构立体图像的三维户外信息移动采集系统。该系统在车辆顶端安置两个激光扫描测距仪,分别采集横向和纵向数据。这种移动测量系统通过代价函数的计算和距离剖面匹配使得重建图像的精度和效率大大提高。     

基于输出反馈的飞控系数重构控制

针对一类线性控制系统,运用基于输出反馈的特征结构配置方法,提出了一种稳定而有效的控制系统重构方法,根据输出反馈特征值配置原理,给出了原不系统牲结构的确定方法和故障后系统的重构方法与步骤,通过对某飞机纵向飞行控制系统的仿真表明所提出的方法既能保证重构后闭环系统的稳定性,又性使系统性能得到最大可能的恢复。     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤,有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题,其精确解往往很难得到.一般情况下,可以通过优化方法得到近似解.为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)...     

基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复

分数阶傅里叶变换(FRFT)是傅里叶变换的一种广义形式。文章首先介绍了FRFT变换的定义;然后分析了Chirp信号的FRFT,在此基础上提出了在噪声背景下恢复Chirp信号的两种方法:一种是基于参数估计,另一种是基于分数阶傅里叶域上的滤波来实现信号重构;最后通过仿真验证了上述分析的可行性。     

考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨(low earth orbit,LEO)通信星座在轨重构问题,分析了低轨通信星座的特点,提出了4个重构指标,即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量,并分析了提高轨道高度的重构方式.采用基于分解的多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm b...