基于CDMA容量的星载多波束天线赋形分析

建立LEO-CDMA通信系统容量分析模型,给出系统容量的计算方法,从系统容量的角度出发对比分析运用遗传算法赋形得到的波束增益模型和基于二阶锥形模型的波束增益模型的系统容量。结果表明,基于二阶锥形增益模型的系统容量约为基于赋形增益模型系统容量的两倍。分析结果为多波束接收天线的系统设计及赋形方案设计提供了理论依据。     

基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

国外多模式霍尔电推进发展概况及启示

多模式霍尔电推进具有多个工作模式,调节能力强,相对于20世纪80年代以来广泛应用的只有一个工作模式的霍尔电推进器,其优势明显,能很好地适应诸如GEO卫星轨道转移和在轨位置保持,以及深空探测器和空间运输平台的主推进等多种任务,因此得到了广泛研究和应用.国外多模式霍尔电推进发展现状和趋势对我国多模式霍尔电推进的发展具有重要的启示作用.针对我国航天器对电推进的迫切任务需求,定量分析应用多模式霍尔电推进的收益,提出我国多模式霍尔电推进发展的建议.     

宽带数字信道化接收机技术的热点和发展趋势

数字信道化接收机具有瞬时频带宽、动态范围大、能实现超宽带侦察的特点,能较好地满足现代电子战接收机的要求。首先介绍了数字信道化接收机的基本原理,在此基础上,重点分析了数字信道化接收机在信道化过程中的研究热点和难点,并简述了信道化接收机技术的发展趋势。     

卫星故障处理中的分层定义技术

随着卫星通信技术广泛应用在社会生活各个方面．人们更加关注如何提高卫星的可靠性．这就对卫星平台的自动故障诊断处理能力提出了更多的要求。而卫星故障处理诊断能力的实现必须依赖故障处理分层结构。这种分层结构要能够自动覆盖卫星整个系统．具体来说可以分成正常运行和非正常运行两个方面。当前卫星自动故障处理技术已经在深空探测、近地轨道卫星、静止轨道通信方面得到了广泛的应用。     

一种新的强跟踪H∞滤波方法研究及应用

针对常规H∞滤波跟踪机动过程能力较弱的问题,提出了一种新的强跟踪H∞滤波算法,该滤波算法具有较好的姿态跟踪能力,并保持了H∞滤波模型简单、鲁棒性好的优点.文中通过研究基于强跟踪H∞滤波方法的GPS/INS对准,实现空中机动条件下的惯导系统初始对准.对该算法进行仿真验证,测试结果表明,采用基于H∞的强跟踪滤波可以较好地提...     

基于借力飞行技术的星际多目标交会转移轨道设计

针对深空探测中的转移轨道问题,提出一种星际多目标交会转移轨道设计方法。该方法基于Tisserand原理,采用能量曲线确定交会目标的序列,由Pork-Chop图确定设计参数的可行域和时序,避免了传统方法在交会目标序列和初始轨道段设计中的缺陷。将多目标交会转移轨道设计问题归结为一种非线性多约束多变量搜索寻优问题,通过梯度下降法,选取目标函数的负梯度方向作为每步迭代的搜索方向,逐步逼近目标函数的极小值点,从而使转移轨道优化问题得到简化。最后,将本文的设计方法用于解决欧空局的ROSETTA任务深空转移轨道的设计,设计结果与欧空局公布的结果一致,从而验证了该设计方法的可行性和正确性。     

GEO移动通信卫星多波束天线指向测量与精度分析

讨论了地球静止轨道移动通信卫星多波束天线指向测量问题。基于比幅单脉冲原理,给出了天线指向测量的最大似然估计方法,并分析了该方法的测量精度和测量误差分布,指出测量误差的构成包括系统定标误差和估计误差,误差分布服从正态分布。仿真结果表明,当信噪比高于20dB时,测量精度随信噪比增大的改善变缓,此时精度主要取决于定标误差。当通道不确定性高于1dB（σ）时,测量精度受通道稳定性影响显著。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。