基于观测几何方法的星间链路天线转动总寿命需求分析

星间链路机械可移波束天线的转动总寿命需求是进行天线设计的重要依据。文章提出了一种基于观测几何的仿真方法,实现了航天器运动、航天器姿态控制、天线双轴转动相结合的仿真,同时避免了复杂的动力学仿真,并以某Walker-δ星座星间链路机械可移波束天线为例进行了分析,得出了较为准确的天线双轴转动总寿命需求,可用于长寿命高可靠性设计、制定具体的寿命试验方案等。该方法也适用于其他类型星座或其他依靠机械双轴实现指向跟踪的星间链路终端设备。     

中国民航旅客量季节性问题研究

中国民航旅客量的季节性波动是经济学研究的重要命题。选取中国民航旅客量时间序列数据作为分析对象，采用年度季节强度指数（R）与月季指数（Zt），揭示中国民航旅客量的年度季节集中性与月度季节变化规律。 R值整体上呈现逐年递增的趋势，指标随季节变化明显，且按一定规律分布。 Zt 值指示4月、7月、8月、9月、10月为旺季，其余月份为淡季。民航旅客量淡旺季与游客出游行为、节假日长短、气候等因素有直接联系。研究结论为解决中国民航旅客量的淡旺季问题提供基础数据，也为调整航空公司在淡旺季时的人员、航班及其他工作安排，为缓解航空客流量供需不平衡的矛盾提供决策参考。     

蓝色国土的“守望者”——海洋二号卫星在轨运行三周年纪实

<正>截至2014年8月16日,海洋二号卫星在轨运行三周年,三年多的实践证明,该卫星观测精度达到国际先进水平;测定轨精度达到国际先进水平;我国星地激光高速数据传输达到国际先进水平,这些成果彰显了我国卫星关键核心部件自主研发能力,促进了我国卫星研制生产信息化水平的提升——     

基于干扰观测器的天基观测航天器姿态控制设计

与地基空间目标监视系统相比,天基观测系统具有监视范围广,不受国界限制,观测精度高等优点,是未来空间目标观测技术的重要发展方向。但天基观测航天器工作时,相机转台的运动,太阳能帆板挠性部件的弹性振动与航天器的姿态运动相互影响,构成强耦合的非线性系统,传统的控制方案无法实现对这类天基观测航天器的高精度姿态控制。文章针对某一空间观测航天器的任务要求,设计了基于干扰观测器的前馈补偿航天器姿态控制系统,仿真实验结果表明:姿态角控制精度小于 0.06°,姿态角速度精度小于 0.03(°)/s,达到了精度要求。     

无人机高速DS/FH混合扩频通信系统关键模块设计

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle,无人机)测控链路高抗干扰需求,给出了实现跳频速率20 000次/s的扩跳混合无人机测控数据链系统实现方案.系统采用跳频频率并行捕获模式.跳频源设计采用直接频率合成、DDS(Direct Digital Synthesis,直接数字频率合成)和PLL (Phase-Locked Loop,锁相环)相结合的混合频率合成技术.利用相位响应滤波器,通过正交调制技术完成MSK(Minimum Shift Keying,最小频移键控)、GMSK (GaussianMinimum Shift Keying,高斯最小频移键控)调制.通过推导得出2 bit差分解调输出与载波频率选择有关,且为四分之数据率的整数倍关系.然后通过实例分析给出了跳频频率间隔选取方法,即跳频间隔应当将临近跳频的主瓣分开,同时跳频载波频率应当设在其他跳频频谱的零点处.最后总结了高速扩跳频系统参数设计一般步骤.     

基于过渡工作过程的航空发动机气路分析方法

为对发动机机动性能的退化程度进行估计,开展了基于过渡工作过程的气路分析研究。针对气路传感器数目较少的情况,采用序列工作点方法对大量的健康参数进行分析,在增加可用信息量的同时,降低了由多工作点方法的平均效应引入的参数估计系统误差。为解决发动机大偏差性能退化健康参数估计中的计算收敛性问题,提出了间接递归牛顿-拉夫逊法强化非支配分类差分进化算法。针对某型双轴分排涡扇发动机的气路分析结果表明：采用本文所提出的方法能够在气路传感器数目有限的条件下,利用发动机过渡态数据实现对大偏差范围内大量健康参数的高效、准确估计。     

我国风云卫星体系的发展思考

风云系列气象卫星发展始终坚持以国家重大战略为蓝图,以解决中国的气象观测问题为宗旨,秉承"开放合作、服务世界"的理念,发展具有中国特色的气象卫星观测体系.风云卫星是我国民用遥感卫星中应用范围最广、效益发挥最好的卫星系列之一,为国民经济发展和国防建设作出了重要贡献,已成为世界气象组织全球卫星观测网重要成员,是服务国家重大战...     

基于TestStand的先进飞机ACP综合测试系统

音频控制面板(ACP)用于向飞行机组提供与各种通信系统联接的方法,并监控来自导航系统的音频信号.与音频管理组件(AMU)配合对飞机上的各种无线电通信和无线电导航通道进行选择,管理和控制来往于飞行机组的音频信号,同时显示相应的选择控制状态.     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。