星敏感器低频误差在轨校准方法研究

研究星敏感器低频误差在轨校准问题.星敏感器低频误差主要由周期性的空间热环境变化造成,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.针对这一问题,提出一种星敏感器低频误差校准新方法,通过扩维卡尔曼滤波同时估计卫星姿态和低频误差参数.研究表明,采用所提低频误差校准方法能够显著提高姿态确定系统的性能.基于在轨卫星上的星敏感器遥测数据建立了用于数学仿真的星敏感器低频误差模型,数学仿真结果验证了低频误差校准方法的有效性.     

“三叉戟”直升飞艇

传统的飞艇体态过于肥胖,不管怎样改造都克服不了对速度的致命影响。所以,飞艇与固定翼飞机的结合似乎不太可能。除了肥胖影响速度外,由高速产生的巨大气动力对飞艇骨架结构强度的影响也非常可观。所以我认为,飞艇的气囊装在固定翼飞机上不是个好办法。但是直升机就大有机会了!因此,我的设计思路是:用直升机的     

基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划

研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的.     

翅膀对仿蝗虫机器人空中姿态影响分析

为验证蝗虫通过翅膀不对称运动进行空中姿态调整机理,设计了仿蝗虫空中姿态调整机器人系统,通过曲柄摇杆机构实现翅膀拍动。分析了机构特性,建立了翅膀拍动模型,计算了不同拍动频率、不同拍动幅值下翅膀受力及力矩情况,分析了左右翅膀同步拍动与异步拍动时对机体产生的影响。最后,搭建了实验验证平台,实验结果表明,左右翅膀的同步拍动不会引起机体姿态较大变动,而两侧翅膀拍动相位的不同将引起机体来回摆动,拍动幅值的不同将引起机体的滚转运动,且拍动频率越高,机体滚转越明显。证明了蝗虫利用翅膀不同步运动进行空中姿态调整机理的正确性,也为仿蝗虫机器人空中姿态调整设计提供了依据。      

倾斜轨道小卫星太阳高度角分析与机动方案设计

针对倾斜轨道小卫星必然会面对的光学姿态敏感器受阳光干扰的问题,分析太阳高度角的变化规律,提出了计算太阳高度角的经验公式,并在此基础上提出了平台偏航姿态机动方案,可以使光学姿态敏感器规避阳光干扰,并可以简化整星热控和帆板驱动设计,提高了整星的可靠性.     

高速摄像三维图像分析技术与应用

高速摄像是光学测量的重要手段。分析了高速摄像三维图像分析技术的处理过程,重点讨论了像机标定、自动目标检测与跟踪技术、多目标匹配技术和三维姿态测量技术等关键环节所面临的问题及解决方法,并以无人机回收测量系统为例说明了高速摄像三维图像分析技术在无人机位姿参数测量中的应用,对构建高速摄像测量系统提供了参考。     

星间链路天线相对姿态的地面模拟

星间链路天线的相对姿态模拟为星间链路的测试验证提供近真实的动态姿态环境,是星间链路系统地面测试的重要组成部分。建立多个坐标系统将两颗卫星天线的位置和姿态联系起来,利用卫星星历将天线的相对姿态表示为一颗卫星天线在另一颗卫星天线坐标系中的方向向量,利用两个二轴转台实现此方向向量,最终通过控制转台的转角模拟卫星天线的相对姿态变化。同时计算天线波束的方向,分析了两颗卫星的可见性。天线相对姿态的模拟为星间链路的建立和保持提供动态测试环境。     

输入受限的编队卫星分布式姿态协同控制

研究了跟踪时变参考姿态情况下的编队飞行卫星协同控制问题,提出了一种非线性饱和的分布式协同控制器。在控制器中引入了一个双曲正切函数向量,保证了连续控制输入的有界性。采用Barbalat引理对姿态跟踪情况下闭环协同控制系统的稳定性进行了分析,得出了系统渐近稳定的结论。通过对各种条件下的仿真,验证了算法的有效性,并确立了编队卫星信息流图的拓扑结构和控制器增益等因素与暂态过程中相对姿态保持性能的关系。     

基于线性调频波的有源对消隐身仿真及分析

有源对消隐身技术由于其适用性广、灵活主动及不破坏目标外形等特点而受到重视。针对其技术要求中的快速反应、延时较短的特点,提出了一种基于线性调频（LFM）波的对消系统方案。该方案对入射波采样后进行相位和频率的调制,然后直接转发,使其匹配滤波输出与原入射波的回波输出进行对消;探讨了有源对消技术的电磁学原理并以理想导电无限长圆柱为散射源,对平面波与柱面波的对消效果进行了仿真验证,得出不同视角、平面波与柱面波的夹角都会对对消效果产生影响的结论,且在两列波夹角为0°时达到最佳;推导了进行相位与频率调制的对消后信号输出公式,并利用MATLAB对其进行了仿真验证,结果表明,对消后输出信号峰值由时延脉宽之比决定,带宽对输出信号主峰的宽窄程度有直接影响。      

脉冲星方位误差估计的TSKF算法

为提高脉冲星方位误差估计对方位自行速度及卫星位置误差的鲁棒性和整体运算的高效性,设计了两级卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,分析了方位自行速度及卫星位置误差对方位误差估计的影响,并分别结合相关算法进行了仿真验证。然后,结合方位误差估计的CV模型和两级卡尔量滤波的相关原理,写出了TSKF算法的更新方程,并分析了实现并行计算的基本流程。仿真实验的数据显示:在方位自行速度及卫星位置误差均存在的情况下,TSKF算法的方位估计精度约为0.1 mas,方位自行速度估计精度约为1.1 mas/a;与基于CV模型的估计算法相比,TSKF算法的浮点运算仅增加了0.048%。