电磁监测试验卫星矢量磁场探测方法

电磁监测试验卫星是中国第一颗近地轨道电磁场科学探测试验卫星, 探测空间背景磁场是其重要任务之一. 空间背景磁场探测需要在卫星平台上对空间矢量磁场进行长期稳定准确探测, 电磁监测试验卫星采用磁通门磁强计和基于CPT效应的绝对磁场校准装置(Coupled Dark State Magnetometer, CDSM)分别探测空间相对矢量磁场以及绝对标量磁场, 通过数据处理, 使最终的矢量磁场探测数据具有准确性. 这种数据处理方法在理想模型下拥有解析解, 实施过程中载荷的噪声、 准确度及稳定性影响模型的准确性, 会产生数据校准误差. 通过对在轨磁场探测的模拟确定了这种数据处理方法的性能, 验证了在载荷设计性能的基础上电磁监测试验卫星的磁场探测可以实现1 nT的准确度.      

A new global version of M(3000)F2 prediction model based on artificial neural networks

A new version of global empirical model for the ionospheric propagation factor, M(3000)F2 prediction is presented. Artificial neural network (ANN) technique was employed by considering the relevant geophysical input parameters which are known to influence the M(3000)F2 parameter. This new version is an update to the previous neural network based M(3000)F2 global model developed by Oyeyemi et al. (2007), and aims to address the inadequacy of the International Reference Ionosphere (IRI) M(3000)F2 model (the International Radio Consultative Committee (CCIR) M(3000)F2 model). The M(3000)F2 has been found to be relatively inaccurate in representing the diurnal structure of the low latitude region and the equatorial ionosphere. In particular, the existing hmF2 IRI model is unable to reproduce the sharp post-sunset drop in M(3000)F2 values, which correspond to a sharp post-sunset peak in the peak height of the F2 layer, hmF2. Data from 80 ionospheric stations globally, including a good number of stations in the low latitude region were considered for this work. M(3000)F2 hourly values from 1987 to 2008, spanning all periods of low and high solar activity were used for model development and verification process. The ability of the new model to predict the M(3000)F2 parameter especially in the low latitude and equatorial regions, which is known to be problematic for the existing IRI model is demonstrated.     

一种闭环冗余系统可重构控制方法

提出一种闭环冗余系统在线可重构控制方法,包括控制器、控制分配和故障诊断.在故障诊断算法中,首先采用有向图方法快速确定可能的故障源.对于难以隔离的故障,提出了一种在线故障定位方法.故障定位后,通过控制分配,重新分配控制律.以航天器冗余动量轮系统的故障重构为例,说明了如何在系统级角度在线定位故障,重构系统.最后,给出了冗余动量轮卫星姿态调节过程中故障重构的仿真算例.     

非高斯随机振动的模拟方法

随机振动台根据功率谱密度（PSD,Power Spectral Density）生成的信号为高斯信号,而实际振动环境有时是非高斯的,因此随机振动实验常常无法准确模拟产品在真实振动环境下的失效情况。通过两个案例分别对均方根值（RMS,Root Mean Square）不随时间变化和随时间变化的非高斯随机振动进行了模拟方法研究。案例1利用Hermite多项式法对高斯信号进行了转换,在保证功率谱密度不变的同时得到了具有指定峭度的RMS不随时间变化的非高斯信号,但该方法对于输入的峭度有限制,当输入峭度大于10时,误差达到了20%。案例2利用一种新方法对实测的RMS随时间变化的非高斯振动进行了模拟,模拟后得到的非高斯信号和实测信号具有相同的功率谱密度、峭度以及概率分布,验证了新方法的准确性。     

基于轮询的高级在轨系统多路复用包时延分析

目前的高级在轨系统(AOS,Advanced Orbiting Systems)多路复用研究主要以仿真为主,很少有文献给出专门的理论分析.针对基于轮询的AOS多路复用包时延进行研究,通过采用排队论中非空竭限量服务的休假排队系统建立模型,并采用循环再生法进行分析,得到了多路复用包时延计算公式,并给出包时延的下限值.仿真结果表明,在包到达率取值分别为1,2,3包/s,在各种不同的下行速率(范围240~330 bit/s)之下,包时延的仿真值曲线均高于理论下限值曲线,从而论证了理论推导的正确性.研究结果可以为工程设计提供一定的参考作用.     

非标准参数的CCSDS Turbo码译码器性能仿真

实现了一款具有通用性的Turbo码编译码器,对CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)规范中的信息数据帧长度进行扩展,不仅支持原有的5种帧长,而且能实现16384bit内255bit的任意整数倍帧长的信息序列的编译码.针对标准外的编码参数,分别对不同译码算法(MAP,SW-MAP,log-MAP算法)的译码性能进行了仿真,并与标准参数的译码器进行比较.将算法程序以C++动态链接库的形式实现,编写Python测试程序,产生待仿真码长的随机信号,编译码后计算误码率,绘制出信噪比和误码率的关系曲线图.通过相应的仿真发现,所设计的编译码器具有所需的通用性;同时对不同算法的性能进行了分析比较;研究各项参数对于译码性能的影响,包括信息序列长度、码率、迭代次数等.     

火星着陆自主导航方案研究进展

火星着陆导航技术是火星着陆过程的核心技术之一。围绕火星着陆环境特点与导航技术遇到的挑战,分析了目前火星着陆过程的导航能力和自主导航的发展趋势,并针对火星着陆过程的特殊性和导航需求,概述了火星着陆过程各阶段自主导航方案的研究现状与进展。进而从导航方案设计与配置、导航模型建立与仿真、导航方案性能分析等方面,对自主导航方案的最新研究进展进行了分析,并在火星着陆全过程自主导航方案综合仿真的基础上,获得了满足火星定点着陆要求的各阶段交接点应满足的导航精度。最后,基于目前技术现状和发展趋势,提出了构建"递进式三阶段"火星着陆自主导航方案的设想,可为未来火星着陆自主导航方案的设计与论证提供参考。     

三维真实地形环境下无人机救援航路规划方法

利用无人机(UAV)的三维飞行能力,采用优化方法规划路径,能够使其在救援任务中比地面车辆以更短的时间到达救援区域,提高救援效率.针对真实的地理环境,根据无人机约束采用均匀化网格方法进行地形建模,之后根据地形数据的特点设计适合数学计算与求解的数据结构.最后设计了包含偏离代价、高度代价、地形跟随/回避代价、威胁代价和安全距离代价的综合性能指标函数,并采用航路点交叉和网格搜索代替航路点搜索的方法,对蚁群算法进行改进完成航路规划.仿真结果表明:本文方法能够直接处理三维地形数据,在保持地貌的前提下,完成了无人机的三维航路规划任务,得到满足无人机约束的三维最优航路,提高了航路规划方法的实用价值.      

红外窗口材料的热辐射特性测量方法

飞行器在大气层内高超声速飞行时,高温窗口迅速成为气动热辐射效应的主要因素,气动热辐射效应会降低甚至破坏红外(IR)探测系统的性能.通过分析红外探测窗口热辐射传输特性,提出一种红外窗口材料的热辐射特性测量方法,并测量了应用于中波红外(MWIR)探测系统的某蓝宝石红外窗口材料在高温状态下的透过率和自身辐射等热辐射数据.结果表明:在100~350℃范围内,0.1mm厚蓝宝石材料薄层在中波红外3.7~4.8μm波段的热辐射特性与温度近似呈3次方关系,温度越高,蓝宝石透过率越小,自身辐射越大.强烈的自身辐射极易导致红外探测器局部饱和现象,对探测系统造成的影响比透过率引起的信噪比(SNR)下降要大得多.