无人机传感器 市场前景广阔

Frost＆Sullivan公司最近发布了一份关于无人机传感器载荷市场的预测报告。该报告认为，由于市场对无人机的需求持续走高，故其机载传感器市场也将在未来获得极大发展，光电（EO）、红外（IR）和具有地面动目标指示能力的合成孔径雷达（SAR／GMTI）三大类传感器将成为所有新型无人机平台的标准装备选项。在最近的实际使用中，这些无人机传感器确实增强了部队的态势感知和交战能力。     

萤火一号火星探测器星星掩星接收机设计实现

对萤火一号(YH-1)火星探测器星星掩星接收机设计实现进行了研究.给出星星掩星探测原理和设计的掩星接收机.性能和地面仿真测试结果表明:掩星接收机各项性能指标优良,灵敏度高,满足中俄联合火星电离层无线电掩星观测试验高精度的探测需求.     

北京卫星环境工程研究所承研的地磁动态模拟器项目通过甲方验收

近日,北京卫星环境工程研究所（下简称乙方）承研的地磁动态模拟器在北京航天自动化控制研究所（下简称甲方）完成交付,这标志着乙方在磁试验设备研制领域取得长足进步。地磁动态模拟器的主要功能是在测试区域内抵消地磁场环境,并为测试区域快速建立所需模拟地磁环境。在研制过程中,由于本模拟器设备要求快速抵消地磁场建立模拟场,所以任务难度大,稳定度要求高。经过双方技术人员的不懈努力与刻苦攻关,最终产品达到要求,完成验收。甲方制导与控制技术重点实验室高磊主任对本次研制任务的完成非常满意,他认为此次验收不止是产品的验收,更将成为双方日后密切合作的基石。乙方空间磁学与应用研究室孟立飞主任在验收中指出,导弹、火箭产品及零部件研制均需要进行大量的环境评价,这恰好是乙方所擅长的领域,尤其是乙方新建成的部组件中心能够为产品提供“一站式”环境适应性评价服务。     

星外管路多层隔热组件热参数确定方法

提出了利用整星热平衡试验数据确定星外管路多层组件热参数的方法,解决了以往星外管路热设计在地面热试验验证不充分的难题。以某卫星星外管路为例,通过对星外管路试验状态模型的修正,确定了星外管路多层隔热组件热参数,并分析了星外管路的在轨极端温度。根据确定的星外管路多层隔热组件热参数计算出的星外管路温度,与在轨温度数据符合较好,验证了此方法的有效性。     

立方体星的技术发展和应用前景

系统论述了立方体星技术发展的三个阶段;从2010-2013年已成功发射的立方体星与纳卫星中挑选了10颗典型卫星,研究分析其技术水平、应用价值和特点优势;并重点论述了立方体纳卫星的应用;最后预测了立方体纳卫星的未来应用前景。     

甚小型卫星发展综述

介绍了立方星(CubeSat)、片上卫星(SpaceChip)、印制电路板卫星(PCBSat)、多芯片组件卫星(MCMSat)4种甚小型卫星的发展情况和技术特点。CubeSat技术最为成熟,已发射多颗此类卫星,但体积固定,成本较高;SpaceChip是卫星小型化的最终目标,它成本最低,集成度最高,体积最小,但通信距离较短;PCBSat的成本和性能居中,设计复杂度低,且元器件有商用现货供应,但功耗较大;MCMSat综合了PCBSat和SpaceChip的技术特点,技术复杂。我国甚小型卫星可选择优先发展PCBSat;重点突破商用现货元器件的筛选,以及空间应用技术、一体化姿态控制技术、新型微推进技术、轻型高效的蓄电池和太阳电池技术等。     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。     

A practical nonlinear robust control approach of electro-hydraulic load simulator

This paper studies a nonlinear robust control algorithm of the electro-hydraulic load simulator （EHLS）. The tracking performance of the EHLS is mainly limited by the actuator＇s motion disturbance, flow nonlinearity, and friction, etc. The developed controller is developed based on the nonlinear motion loading model. The problems of the actuator＇s disturbance and flow nonlinearity are considered. To address the friction problem, the friction model of the loading motor is identified experimentally. The friction disturbance is compensated using the obtained friction model. Therefore, this paper considers the main three factors comprehensively. The developed algorithm is easy to apply since the controller can be obtained just with one step back-stepping design. The stability of the developed algorithm is proven via Lyapunov analysis. Both co-simulation and experiments are performed to verify the effectiveness of this method.