试论制天权

随着航天技术的飞速发展和人们对空间资源开发利用的需要，空间领域的竞争必将愈演愈烈，争夺对空间领域的主导权也必然会随之而登上战争舞台。继制海权、制空权和制电磁权之后，制天权必定成为未来战争敌对双方争夺的一个新制高点。该文对此进行了探讨。     

继往开来开拓创新再创佳绩--贺《上海航天》杂志创刊二十周年

刚刚过去的2003年，是中国航天发展史上具有极其重要意义的一年，也是上海航天技术研究院历史上成就辉煌的一年。上海航天技术研究院参与研制的“神舟”号飞船首次载人航天飞行取得圆满成功；航天型号各项任务圆满完成。这些成绩的取得是我院全体干部职工努力实     

有理Bézier曲线的权因子计算

给出了有理Bézier曲线形状作定量修改时的权因子的计算公式,并且证明了权因子选取的唯一性。     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

基于天通卫星系统的天基测控技术

针对卫星测控资源紧缺的现状,为满足未来大规模卫星用户对测控资源的使用便利性这一需求,研究利用天通卫星进行近地低轨卫星测控服务的能力。天通作为高轨移动通信卫星系统,具有传输实时方便、服务安全可靠和综合效费比高等多方面的特点。首先,分析了天通卫星对不同倾角、轨道高度卫星的测控覆盖时长,以及对载人航天任务空间站和火箭进行测控的服务能力。然后,基于天通民用系统现有的系统架构,详细介绍了天通系统支持低轨测控的系统改造方案以及工作流程。最后,结合目前的技术发展趋势和天通卫星能力现状,描述了天通卫星在天基测控和低速中继两种任务场景中的应用前景。     

一种融合神经网络与熵权法的多用户飞行程序评价体系

飞行程序人员主要依据国际民航组织（International Civil Aviation Organization, ICAO）第8168号规章从飞行安全考虑,兼顾部分经济性指标进行程序设计。目前,飞行程序设计鲜有考虑所涉及的不同用户的需求。同时,对飞行程序的评价主要依据专家经验打分,缺少对客观因素的分析。本文面向飞行程序涉及的4个用户,提出了一种融合神经网络与熵权法的飞行程序评价体系。首先,分析了飞行员、民航管制员、军航管制员、机场和城市规划部门4个飞行程序用户对飞行程序的需求,从而基于多用户需求建立了飞行程序的三级评价体系。再次,通过利用基于神经网络计算的主观权重以及基于熵权法的客观权重,利用博弈论框架得到了一种综合性主客观权重的评价体系。最后,基于中国西部某军民航合用机场的离场程序,对评估体系进行了实例验证,并对程序中的改进方向提出了建议。综合多用户需求的飞行程序将在空域资源受限条件下进一步提升空中飞行效率,降低延误。     

通用航空机队设备可靠性动态识别模型

通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明：基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。     

天琴计划轨道构型长期漂移特性分析

为了实现天琴计划航天器轨道构型的长期稳定漂移并满足轨道构型的稳定性指标,文章应用优化算法搜索航天器初始最优瞬时轨道要素。建立考虑摄动情况下航天器轨道动力学模型,对导致等边三角形轨道构型发生长周期漂移的轨道要素进行了分析,并且将这些要素作为轨道设计的待优化参量,应用粒子群（ParticleSwarmOptimization,PSO）智能寻优算法进行优化,应用最终优化得到的轨道要素进行轨道构型仿真。仿真结果表明,在不进行轨道控制的情况下,4年内轨道构型呼吸角变化小于1.5°,臂长变化小于1500km,臂长变化速率小于10km/s,初步满足轨道构型的稳定性指标。     

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控（FOQA）咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610～305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153～15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明：所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。     

《上海航天》杂志征稿启事

《上海航天》是中国航天科技集团公司主管、上海航技术研究院主办、上海市宇航学会协办的综合性科技期刊（双月刊）,国内外公开发行。本刊主要刊登与应用卫星、载人航天、防空导弹和运载火箭系统及其分系统的研制、试验、生产和使用等有关的技术文章,同时介绍相关的新技术、新工艺、新材料。主要读者对象为从事航空航天工作的领导、技术人员和情...