面向深空通信的分布式系统Raptor码传输机制

为缓解深空探测器与地面站之间的超远距离和星体遮挡,而导致巨大的信号衰减以及链路频繁中断的问题,基于容迟/容断网络（DTN）协议框架,利用轨道器进行多跳中继组网传输,设计了多个探测器经过轨道器向地面传输场景下的分布式系统Raptor编码传输方案（DSRC）。提出了联合译码简化方案,理论分析推导了DSRC方案及改进方案的性能参数,并与现有分布式无速率纠删方案进行仿真比较,在译码冗余为5%时达到了0.01的译码失败率。     

结合深空机动的多次行星借力轨道设计

行星借力技术是减小星际探测任务发射能量的有效途径,传统的行星借力模型不能保证探测器借力前后的速度矢量转角达到理想要求。为此,进行了行星借力建模,并基于该模型,推导了探测器飞出借力天体影响球的双曲线超速矢量。针对轨道设计参数的强耦合性,提出了一种全局-局部混合搜索算法,并对地球-金星-地球-火星-木星转移轨道进行了设计。仿真结果验证了轨道模型的正确性和有效性,表明该文方法可以有效地对多次行星借力轨道进行设计。     

基于显式制导的月地返回轨道中途修正研究

月地返回轨道存在各种摄动误差,终端约束复杂,有必要对其进行中途修正研究。显式制导法通过二体轨道与精确轨道之间的差别进行多次迭代求解给定时刻所需的修正速度。文章利用显式制导法,采用月球段及地球段分段进行中途修正的策略,给出了基于分段落点预报显式制导的月地返回轨道中途修正方案。该方案无需计算雅克比矩阵,算法简单、计算快速、实用性强,能满足再入点参数要求。算例仿真与蒙特卡洛仿真验证了该方案的适用性。     

深空组阵Eigen算法及其低信噪比合成性能分析

根据深空组阵信号模型,分析了Eigen最优合成采用的两种准则即最大输出功率和最大 信噪比准则。为了快速计算最优权值,给出了两种迭代算法即PM和PMFM算法,同时为了改善 微弱信号合成效果,在PMFM算法中引入记忆因子,提出一种可以自适应跟踪信号相位变化的 自适应Eigen算法。仿真分析了基于最大输出功率准则的Eigen合成算法和自适应Eigen算法 对低信噪比组阵接收信号的合成性能,仿真结果表明自适应Eigen算法不但具有良好的合成 效果和自适应特性而且运算量小,具有重要的工程应用价值。
     

深空通信中提示否定确认型CFDP协议延时估算

为确定空间数据咨询委员会（CCSDS）建议高级在轨系统中CCSDS文件传输协议（CFDP）在深空通信环境中的适应性,研究了CFDP中提示否定确认型文件传输协议（Prompt NAK CFDP）的传输机理。给出了此传输方式的文件传输时延估算方法。分析了误码率、传输速率、协议数据单元的大小与数量,以及提示信息数等对传输时延的影响,获得了深空通信对误码率的要求。研究表明：CFDP可用于深空通信,为其进一步应用和改进提供了参考。     

深空探测器小天体交会段自主导航方法研究

针对深空探测任务中,与小行星交会段的自主导航问题,首先建立探测器在交会段的轨道动力学模型,并提出了2种导航观测方案:1)利用目标天体图像作为观测量;2)利用目标天体视线方向和目标天体夹角作为观测量.然后结合动力学模型和观测模型推导了2种导航方法的滤波算法公式.最后通过蒙特卡罗数值仿真分析方法,估算了2种导航方法的误差值,结果表明误差值在可接受精度范围内,验证了2种自主导航方法是可行的.     

变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法

针对变量具有相关性的可靠性灵敏度分析问题,提出了一种变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法。在所提方法中,首先将相关变量等价转换为独立正态变量,然后采用基于马尔可夫链样本模拟的线抽样方法,求解失效概率对等价独立正态变量分布参数的偏导数,最后利用等价变换前后变量分布参数之间的解析关系和复合函数求导法则,求得失效概率对相关变量分布参数的可靠性灵敏度。为了解所提方法的效率和精度,对所提方法的可靠性灵敏度估计值进行了方差分析。由于所提方法采用马尔可夫链快速产生失效域中的条件样本,这些失效域中的样本可用来准确获取重要方向,并可作为线抽样的随机样本,因而该方法具有很高的抽样效率。算例结果表明,所提方法是一种计算相关变量可靠性灵敏度的高效率、高精度方法。     

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

月面复杂地形表层采样可采点确定方法

表层采样是获取地外天体特性的重要手段,是目前原位探测与采样返回样品获取的重要方式。实施月球表层采样过程中,月面复杂地形将对大尺度采样器工作带来约束。结合一类大尺度表层采样器,分析了月面复杂地形的影响,提出了表层采样的可采样充分条件,构建了以可视区分区、分区延伸、局部平均法向量稀疏、基点包覆检测相结合的并行可采点确定方法。仿真结果表明,该方法可准确确定复杂地形下表层采样可采点,分区并行计算可有效提升可采点的确定效率。