编队星座星间相对状态测量的间接实现

研究利用编队卫星间伪距测量值 ,自主确定编队星座星间相对状态的有关问题。文中针对编队星座的卫星之间存在发射和接收天线不能相互覆盖的情况 ,提出了间接覆盖概念。并给出系统的数学模型 ,分析实现间接覆盖的方法并进行协方差分析。最后 ,对间接覆盖情况作了仿真 ,仿真结果证明间接覆盖在星间相对状态测量中的可行性     

温度场对空间光到单模光纤耦合效率影响分析

为提高空间光到单模光纤耦合效率的温度适应性,需要对聚焦透镜组和光纤的结构形式进行优化设计.基于热膨胀和光纤耦合理论,提出了一种前端法兰对称式结构,并针对两镜式聚焦透镜组,计算了温度场与焦点轴向位置、径向位置、光纤模场变化的关系,推导了耦合效率随温度变化公式.利用Abaqus有限元软件分析了前端法兰和底部两种结构形式温度场与焦点位置相对变化量,结果表明:相同温度变化,前端法兰对称式结构焦点径向相对变化量小、空间光到光纤耦合效率更高.该结构形式温度适应性高,为聚焦透镜组和光纤结构形式设计提供依据.     

基于IM/DD体制的星间激光通信测距技术

随着当前低轨卫星组网星座计划的日益增加，对卫星间高精度校时、测距需求也越来越迫切。提出基于直调直检IM/DD（Intensity Modulation with Direct Detection）的测距技术的实现方法，使其能同时兼顾测距精度及系统成本。基于IM/DD的测距是利用高精度的秒脉冲到达时间来测量距离。使用IM/DD光通信的数据传输方式，在正常的数据帧传输中插入少量的测距信息，无需中断正常的通信模式，也无需网络时钟频率同步，数据帧的发送周期也无需与秒脉冲保持同步关系，即可使用双向单程测距方法进行测距。使用秒脉冲对本地时钟进行频率测量，对测距过程参数进行修正，只需要采用普通晶体振荡器作为本地时钟源，不需要使用高精度测距通常所需的全网络同步时钟信号或者高稳定度时钟源，便可以达到IM/DD通信码元时间量级的测距准确度和精确度，同时降低了时频同步系统的复杂度、对元器件的要求以及整个通信测距系统的成本，解决了现有技术中测距精度及系统成本不易同时兼顾的问题。     

北斗星基增强系统性能评估

以实际广播星历、精密星历和北斗星基增强系统(BDSBAS)增强报文为实验数据，通过计算BDSBAS轨道误差、卫星钟差、空间信号测距误差和BDSBAS格网电离层有效点、播发时间和电离层延迟误差6个指标，评估分析了BDSBAS空间信号的性能。结果显示：BDSBAS增强后的GPS卫星轨道误差在切向、法向、径向分别降低了34.57%,40.57%,30.90%；卫星钟差均方根降低了24.31%，卫星钟差标准差降低了16.8%；空间信号测距误差相比增强前降低了32.75%;BDSBAS格网电离层有效点覆盖了中国及周边地区；BDSBAS各点电离层延迟播发间隔均达到ICAO对精确差分定位的要求；电离层延迟在0°-5°N范围内误差在0.4 m以上，可信度均达到99.9%，在5°-55°N范围内误差小于0.4 m，可信度均为100%;BDSBAS水平定位误差提升超过25%，垂直定位误差提升超过50%，完好性均在99.9%以上。     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

GNSS拒止下面向目标监视的多无人机定位与控制方法

针对GNSS拒止环境下缺乏全局位置信息的静止目标持续监视问题，提出了一种仅基于方位角测量的多无人机分布式定位与控制方法。首先，设计一个无人机和目标之间的相对位置估计器，用来确定目标在每架无人机局部坐标系中的位置；其次，基于所估计的相对位置设计一个分布式控制算法，使无人机能够以规定的半径、圆周速度和无人机间的角度间隔围绕目标飞行，对目标持续进行全方位监视；最后，通过收敛性和稳定性分析理论证明了所提方法能够确保多无人系统收敛到期望的运动。通过仿真验证了所提方法能够实现GNSS拒止环境下多无人机对目标的持续监视。     

模糊特征目标的相对熵识别法

针对模糊特征的目标识别问题，提出了一种结合模糊建模和改进CRITIC方法的相对熵识别方法。计算多个时刻观测值的统计特征，通过模糊建模将观测值转化为模糊数；基于模糊数距离测度，定义并计算目标特征值和观测值之间的相似度；对CRITIC方法进行改进，提出一种目标特征客观权重的求解方法；根据相似度和特征权重，使用相对熵排序法得到识别结果。仿真结果显示：模糊特征能够更好地体现识别中的不确定性，所提方法对模糊特征的目标识别率高，实时性和鲁棒性好，具有一定的应用价值。     

基于相对方向的非线性无人机群反步编队跟踪控制

针对具有未知动态模型的非线性无人机群的编队问题，设计了基于神经网络的反步控制策略。首先，通过径向基(RBF)神经网络来逼近无人机的未知非线性动态，增加系统的鲁棒性和抗扰能力；然后，引入方向刚性图理论，结合反步控制策略，设计了仅基于方向信息的无人机群编队分布式控制器，并通过Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性；最后，通过Simulink仿真验证了控制器的有效性。     

高精度星间测距与超稳振荡器研究

高精度K频段微波星间测距系统（KBR）采用双路微波测距技术,测量精度可达到1μm／s,是地球重力场测量卫星的三大有效载荷之一。作为整个系统时间基准的超稳定振荡器（USO）,是实现KBR微米级测量精度的关键。文章在研究KBR测距技术的基础上,对USO进行了研究和设计,研制成功的USO的短期频率稳定度达到了5×10^-13／s（Allan方差）,达到了指标要求。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。