“小飞”的杰作：地月合影

据国防科工局消息,11月28日,探月工程三期再入返回飞行试验器服务舱飞抵地月系统拉格朗日L2点,实施了地月L2点绕飞期间第一次轨道维持控制。在完成地月L2点探测活动后,服务舱将返回月球并进入环月轨道开展后续拓展试验项目。     

月球取样返回器回收半实物仿真系统研究

月球取样返回器回收半实物仿真系统是通过模拟返回器取压孔附近压力环境,将回收程控装置硬件实物接入仿真系统并构成实时仿真回路的半实物仿真平台。文章介绍了月球取样返回器回收半实物仿真系统的研制意义,对系统总体结构和设计方案、网络环境、运行流程和新的设计特点进行概括,在面向对象的基础上建立了分阶段的月球取样返回器降落伞回收系统整个工作过程的动力学模型,利用空投试验测量数据对模型的仿真精度进行验证分析,并对半实物仿真系统的实时性和压力模拟精度进行了分析。结果表明,半实物仿真系统的各项技术参数均达到设计指标,可为中国探月工程三期中月球取样返回器回收分系统的可靠性评估提供重要的技术支持。     

利用VLBI技术进行深空航天器跟踪的仿真分析

差分VLBI(D-VLBI)技术常用于测量航天器相对于参考射电源的角位置,用其跟踪深空航天器可取得足够高的精度。针对深空探测任务中D-VLBI技术的特性,提供了观测时间间隔的设置参考,通过仿真分析,研究了航天器和参考射电源之间的角距离、传播路径上的介质差异等因素及其对观测精度的影响,为后续深空航天器飞行任务的设计提供技术支持。     

基于光照模糊相似融合不变矩的航天器目标识别

针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合（CIBA）不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换（平移、缩放和旋转）不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。     

气球型深空探测器技术研究进展

气球型深空探测器能够大大提高深空探测的机动能力,它不仅可以获取区域范围内的高分辨率观测数据,而且还可实现不同高度大气的原位测量。文章针对气球型深空探测器按技术特征进行了分类,并简述了各类气球探测器的原理和特点,重点总结了各类气球探测器在金星、火星和土卫六上应用的研究现状。针对我国未来的气球型深空探测器技术发展,提出首先以火星热气球为发展方向,与地球临近空间浮空器技术的发展彼此借鉴,促进关键技术领域的技术突破等建议,可为我国未来深空探测提供参考。     

“玉兔”月球之旅遐想

<正>中国首辆月球车全球征名活动自2013年9月25日开始,共收到作品193087件。最后,在位列前三的玉兔号、探索号、揽月号中,得票649956张的玉兔号成功获得第一名,最终嫦娥三号的月球车以"玉兔"号命名。如今,这只名叫"玉兔"的月球车终于掀开了神秘的面纱,它将给我们带来什么惊喜呢?     

美国首颗温室气体探测卫星——轨道碳观测-2于7月入轨

美国航空航天局（NASA）首颗专门用于探测二氧化碳的卫星——轨道碳观测－2（OCO-2）于2014年7月2日由德尔他-2火箭成功发射。OCO-2是美国航空航天局“地球系统科学探路者”（ESSP）计划中的一项任务。主要用于观测地球大气的二氧化碳水平,进一步了解人类在温室气体排放、导致全球气候变化方面所扮演的角色。     

伊朗成功试验Mersad导弹防御系统

2014年5月4日,伊朗防空部队进行了Mersad导弹防御系统的首次作战试验,试验中,Mersad导弹防御系统发射“萨拉姆切赫”导弹,成功拦截了Karrar无人机。Mersad系统是中空导弹防御系统,与国外系统相比,具有更强的拦截能力、电子战能力以及更大的雷达探测距离。防空基地的研究人员与国防部航空航天工业组织合作,可将国产“猎人”2导弹装备在Mersad导弹防御系统上。     

VTS雷达站选址问题优化模型

船舶交通管理系统（VTS,Vessel Traffic Services）雷达站选址方案对整个系统的功能正常发挥有重要影响.首先运用多层次模糊综合评价方法对雷达站候选点进行初选;然后建立了雷达站选址双目标优化模型,第1目标为总成本最小,包括雷达站的建设成本和雷达站与VTS中心的线路铺设成本,第2目标为被多重覆盖的水域单元权重之和最大;最后针对模型设计了遗传算法.算例分析显示,模糊综合评价可能去掉一些候选点,使得目标函数值变差,但是增加了方案的实际可行性.将程序运行10次,计算结果具有稳定性,本算法是收敛和稳定的,模型是可行的.     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.