舱外航天服头部空间主动降噪技术研究

为降低舱外航天服头部空间噪声水平,以保障通话效果和航天员听力,进行舱外航天服头部空间主动降噪技术研究。根据多入多出技术构建声场主动降噪模型,求解空间三维声全息函数,实现头部空间的噪声声场建模。考虑到实际部署的环境限制,设计基于部署约束的主动降噪算法,在空间场主动降噪系统中通过全局控制,完成空间场的主动降噪。经过实际场景的测试,提出的主动降噪算法在人耳处降噪效果为13.88 dB,有效降噪频率范围为450～2000 Hz,可有效降低低频段噪声。     

多无人系统协同视觉SLAM算法

针对传统同时定位与地图构建(SLAM)方法受计算能力、存储能力的限制无法在大范围场景下作业,无法建立大范围场景的全局一致性地图等问题,基于ORB-SLAM2系统框架建立了一种中心式的多无人系统协同视觉SLAM算法。设计了地图大小限制策略,以保证无人系统不受机载设备算力和存储能力的影响,基于字典机制和Sim3转换构建了地图融合优化算法,以完成全局地图构建与优化。最后进行了数据集测试,结果表明：所提出算法能够完成多无人系统协同SLAM,相对传统SLAM算法具有明显优势。     

载人飞船返回舱外测高精度弹道计算与落点预报

针对返回舱再入返回过程中外测弹道计算精度低、稳定性差的问题,仿真分析比较了单点定位、滤波方法和动态滑窗处理等多种外弹道计算方法的精度,提出了一种弹道加权融合计算的实时自动弹道优选方法。结果表明：动态滑窗处理方法精度最高,实时自动弹道优选方法可全程获取多测元跟踪条件下的最优弹道;返回舱外测弹道计算精度和稳定性有明显提高,外测弹道落点预报精度可达到百米量级,着陆时间偏差在1 min以内。     

基于开关式Hall传感器的飞轮低速控制

研究了基于TMS320LF2407A的飞轮用无刷直流电动机的数字化速度控制方案。为提高飞轮系统的可靠性,通常在电机定子上安装开关式Hall器件来检测转子的位置。但由于Hall所能提供的位置脉冲有限,在低速时,仅利用Hall提供的位置信息,很难得到精确的速度估计。为此,文中提出改善基于Hall的无刷直流电机速度估计性能的两种方法:一是增加Hall数量,二是标定Hall安装偏差。不同条件下的实验结果表明,本文所提的方法是有效的。     

GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用

为快速、有效地获取地震发生阶段震源周边地区站点的动态位移,为地震预警系统提供高可靠性的地表形变信息,利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高频观测数据,基于非差估计法对多模GNSS卫星钟差进行实时估计及性能分析,并将其应用于精密单点定位(precise point positioning, PPP)实时计算2021年漾濞M_w6.4地震和玛多M_w 7.4地震的地面动态形变。结果表明,GNSS四系统实时估计卫星钟差的标准差(standard deviation, STD)均值为0.142 ns,其多系统组合PPP动态解的平均标准差在水平方向达到0.5 cm,高程方向达到1.0 cm,计算得到的地震动态位移波形相对GPS单系统更为稳定,而且能够获得较为准确的同震形变。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

利用聚类算法区分小尺度电离层行扰事件与赤道等离子体泡事件

利用Swarm卫星2015年1月1日至2019年12月31日的50Hz高频磁场数据,根据阈值判断垂直于主磁场方向的扰动,对磁纬45°N-45°S之间的小尺度电离层行扰事件进行探测.为避免混淆而产生的干扰,可以根据阈值判断平行于主磁场方向是否发生扰动,从而排除典型的赤道等离子体泡事件.但对于较弱的赤道等离子体泡事件,扰动阈值判断无效.为避免弱赤道等离子体泡事件的污染,根据小尺度电离层行扰事件和赤道等离子体泡事件在不同参数空间中的密度分布差异,利用基于密度的聚类算法将赤道等离子体泡事件进一步甄别提取.结果表明,聚类算法能够有效地将赤道等离子体泡事件从小尺度电离层行扰事件中甄选出来,并使小尺度电离层行扰事件聚类与赤道等离子体泡事件聚类形成清晰的边界.由聚类算法导出的弱赤道等离子体泡事件主要分布在磁纬15°N-15°S,地理经度20°-60°W,月份10至3月之间,并且在20:00MLT-24:00MLT存在高发生率,同时依赖于太阳活动,这也验证了前人的相关研究结果.      

锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计

锂离子电池的荷电状态（SOC）和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。      

基于CGAN的避扰通信决策网络离线式训练方法

基于强化学习的避扰通信,由于需要不断地与环境交互从中学习到最优决策,其决策网络的训练时间受环境反馈速率的约束,通常耗时严重。针对这一问题,提出了一种离线式训练方法。构建出一种频谱虚拟环境生成器,可以快速生成大量的逼真合成频谱瀑布图,用于避扰通信决策网络训练。由于所提方法脱离真实环境反馈,形成离线式训练,进而显著提高模型训练效率。实验结果表明:与实时在线训练方法比较,所提离线式训练方法的训练时间可以减少50%以上。      

基于辅助进气门的进气道/发动机一体化控制

针对进气道与发动机的耦合问题,研究了低速大迎角状态下,基于辅助进气门的进气道/发动机一体化控制。首先,建立了飞行条件、迎角、辅助进气门开度与出口总压恢复系数和流量相关联的进气道实时模型,进而将进气道出口流量和发动机进口流量相匹配,建立了进气道/发动机一体化模型的控制仿真平台。其次,为了解决大机动过程中发动机进口流量不足和压力不均的问题,提出了一种带有辅助进气门调节的进气道/发动机一体化控制方法,即通过调节辅助进气门开度实现进气道出口总压恢复系数控制,在保证进气道出口性能稳定的情况下,基于H_∞鲁棒控制方法实现对发动机转速和压比的控制。研究结果表明,在整个大机动过程中,所提出的进气道/发动机一体化控制可以使得发动机各项性能保持稳定,在典型任务工况下,推力提高了16%,耗油率下降了6%。