印度政府批准投资六次GSLV飞行任务

2008年7月17日,印度政府批准为6次（F11至F16）静地卫星运载火箭（GSLV）飞行任务提供投资,投资总额为128．096亿卢比。GSLV飞行用于满足日益增长的对气象服务和导航服务卫星转发器的需求。这6次飞行任务将在2010年～2012年间执行。     

用于识别两颗故障卫星的RAIM算法

提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现.      

低压CMOS折叠共源共栅混频器的设计

基于SMIC 0.18μmCMOS工艺,采用一种折叠共源共栅结构,设计实现了一种低压CMOS折叠共源共栅混频器,解决了传统Gilbert混频器中跨导级与开关级堆叠带来的高电源电压问题,以及在跨导级的高跨导、高线性与开关级的低噪声间进行折衷设计的难题.该混频器核心电路尺寸为165μm×75μm,当射频信号、本振信号和中频信号分别为1575.42MHz、1570MHz和5.42MHz时,仿真表明:该混频器转换增益( G_C )为15dB,双边带噪声系数为12.5dB,输入三阶截断点为-0.4dBm,在1.2V的电源电压条件下,功耗为3.8mW,可用于航空航天领域的电子系统中.      

基于模糊二次评判的导航装备可靠性预计

利用模糊数学理论的综合评判方法,综合考虑多方面的模糊因素,借助于已知单元的可靠性,预计导航装备系统中其它单元的可靠性,同时结合各单元间的相互关系进行二次评判,最终预计系统的可靠性。     

基于X射线脉冲星的深空探测器自主导航方案

X射线脉冲星自主导航系统可以为深空探测器提供位置、速度、时间和姿态等丰富且自主的导航信息,以X射线脉冲星测得的信息作为量测量,结合轨道动力学方程,对航天器的轨道进行自主估计确定。论文阐述了该方案的导航原理,在借鉴现有航天器导航系统的基础上,提出了基于X射线脉冲星导航的方案,介绍了方案的硬件组成、系统结构,并针对方案中导航敏感器多冗余的特征,给出了基于多传感器组合导航技术的结构,最后用仿真资料对方案做了性能概算和精度估计。     

磁悬挂天平导航控制系统的应用与研究

介绍了利用美国国家仪器有限公司(简称NI:National Instruments)的软件LabVIEW和硬件高速定时器/计数器,以及含步进电机的CCD线阵列式位置传感器支架来实现的磁悬挂天平MSBS(Magnetic Suspension and Balance System)导航控制系统,其中主要包括它的俯仰、左右和平动方向的导航控制.磁悬挂天平是进行风洞实验的理想装置,其基本核心技术之一就是进行导航控制.该系统基于LabVIEW7.0平台进行编程,具有操作界面友好直观、导航控制精度高、便于扩展等特点.磁悬挂天平导航控制系统是"30cm×30cm磁悬挂天平装置"及"30cm×30cm低速高品质气流风洞装置"的重要组成部分.     

基于半分析式方法的全球导航星座设计

导航星座设计涉及诸多参数的优化组合,设计目标就是寻找一组参数组合,使其构成的星座在指定覆盖区域既能获得最优的星座性能,又节省系统建设成本和星座长期维持费用。首先,提出评价导航星座性能的技术指标、可用性算法以及半分析式星座设计方法;然后,详细论证设计参数对导航星座性能的影响,进而综合分析得到3种全球导航星座设计方案;最后,通过对比研究3种星座方案的性能指标和导航定位仿真结果,说明导航星座设计方法和设计方案的可行性。     

提高卫星自主导航精度的滤波算法和仿真

如何实时准确地对系统误差进行估计和校准提高基于“地-日-月”测量的卫星自主导航精度的一个重要途径。针对这一问题,将系统误差作为新增的状态向量,设计了轨道参数状态与系统误差状态解耦估计的两步滤波算法,该算法在估计轨道参数的同时校准系统误差,数学仿真结果表明,采用文章所提出的滤波算法可以将自主导航的位置精度从10km(3σ)量级提高到300m(3σ)左右。     

利用条件平差实现导航星座自主守时方法

针对导航星座自主导航系统的重要组成部分———自主守时系统,提出了一种简便易行的新算法:根据星间测距数据,采用条件平差进行自主守时计算;并且介绍了此方法基本原理和实现思路。自主守时仿真计算表明,此方法守时同步误差不累积,距离测量误差0.1m时,时间同步误差均方根小于0.4m。     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.