基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

基于GaN HEMT和平面变压器的高效率谐振DC/DC变换器

为了提高航天领域高压直流母线DC/DC变换器的效率性能和功率密度,基于氮化镓器件和谐振变换器拓扑,研究矩阵变压器和平面磁元件的优化方法,提出了一种包含等效半匝绕组的变压器绕组结构,实现了多个并联副边绕组间以及多个并联整流器件间的均流,降低了损耗,提高了低压大电流输出时的效率。此外,还研究了模块的并联均流方法,搭建了270 V转28 V、1.2 kW输出的模块单体样机和2.4 kW的多模块并联样机,验证了所提出方法的可行性。     

基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。     

适用于CEI的GEO卫星相时延解算方法及试验

为解决在实际航天任务中利用连线干涉测量(CEI)技术进行高精度GEO卫星定轨以及共位GEO卫星相对定位时面临的载波相位整周模糊度难题,提出了一种基于卫星下行信号的多弧段融合相位模糊度解算方法,它通过相邻多弧段载波相位值和窄带信号群时延值的融合处理可精确获得无模糊载波相时延观测量。对提出的方法进行了性能仿真和实际外场试验验证,结果表明：在20 km基线上,利用北斗GEO卫星的伪码测距信号和天链卫星的测控信号均成功实现了S频段解载波整周相位模糊,相时延测量精度优于0.1ns,对应GEO卫星定轨精度优于54 m。该方法在国内首次实现了在几十km基线量级上利用几百kHz窄带测控信号获得无模糊载波相时延,具有较好的工程应用前景。     

基于GNSS掩星资料的风云卫星微波载荷产品质量验证与分析

聚焦新一代国产极轨气象卫星微波载荷和全球导航卫星系统(GNSS)掩星临边观测的探测机理,及其各自仪器的性能指标和在轨运行的特点,利用2019年1月1日到12月31日的全球数据,开展基于GNSS掩星资料的风云气象卫星微波观测亮温对比和反演廓线产品质量检验研究。在匹配数据时间分辨率为30 min和经纬度分辨率为0.5°的情况下,亮温偏差小于5 K,大气温湿度探测精度分别为1.92 K和22.8%,同时分析了2019年青藏高原地区大气温湿度的时空分布规律。结果表明:风云气象卫星微波辐射计具有全球全天候探测大气温湿度的功能,在近地面具有丰富的反演数据,而对于GNSS掩星探测资料,3 km以上探测精度优于微波湿度计,近地面数据较少,两者联合,既可以互相补充和验证,又能以青藏高原为例,分析长时间序列气象和气候数据,为后续的气候研究提供基础数据集。     

空天飞行器返回滑翔段在线制导方法

针对空天往返飞行器的返回滑翔段在线制导问题,设计了一种新的滑翔段飞行剖面,实现了滑翔段终端交班高度、位置和倾角约束的自动满足,减少了在线制导算法中需处理的约束数量.推导了滑翔段运动状态、过程约束和性能指标的解析表达式,获得了剩余航程和终端速度间的函数关系.在此基础上,提出了一种双层在线制导方法:内层解析重构飞行剖面,同...     

AOS自适应帧生成算法的性能分析与应用研究

对AOS协议中的自适应帧生成算法进行研究,通过严格地理论分析,给出了该算法的有效信息传送速率计算公式。进一步,将数据帧生成模块与虚拟信道复用模块作为一个整体进行考虑,针对现有的AOS多路复用技术的不足,提出了自适应帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用新方法。研究结果表明,通过在多路复用中应用自适应帧生成算法,并设置合理的帧生成时间门限值,可以比目前主要使用的、采用高效率帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用方法获得更好的包时延性能。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。