基于5M1E的航天器AIT过程共性质量问题管理

文章利用“5M1E”过程管理方法,采取“由下至上”与“由上至下”相结合的识别模式对航天器产品AIT过程共性质量问题进行分析,建立统筹解决、分级治理以及成果固化的工作机制对共性质量问题进行治理。利用这些综合方法对过冷器水堵问题开展了系统治理,取得了很好的效果,证明了5MIE方法对于加强共性质量问题管理的有效性。     

基于车辆定位的北京公交智能调度指挥系统

介绍了先进的北京市公共交通智能调度指挥系统 ,包括其各个子系统。着重描述其中的公交车辆定位系统 ,该系统采用高精度的差分 GPS、无线数据传输和话音调度 ,利用已有的模拟集群通信系统 ,终端显示为先进的地理信息系统。整个系统将给调度员提供方便、直观、含位置及状态的全方位车辆信息 ,提高公共交通运营的效率     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

智能天地一体化网络的卫星跟踪测控技术综述

随着卫星互联网和我国航天测控技术的不断进步,航天测控网络朝着智能化、一体化的方向发展,在自主测控、资源分配等方面进展良好。因此,建立智能天地一体化的航天测控网是我国航天未来发展的重要目标。针对智能航天测控网中的跟踪测轨、遥测和遥控三个方面,分别介绍了相关原理与技术。同时,结合CCSDS提出的空间数据链路标准协议详细介绍了TM、TC、AOS、Proximity-1以及USLP标准,分析了不同标准所使用的技术与实际应用。本文从数据链路层和物理层的角度介绍了智能航天测控系统的工作原理及技术要求,为我国智能天地一体化卫星测控通信网的研究提供参考并予以展望。     

一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。     

创新一号微小卫星电源分系统

介绍了我国第一颗微小卫星创新一号(CX-1)电源分系统的性能、组成、工作原理,以及太阳电池阵、镉镍电池组和电源控制器等的设计和相应参数。分析了设计中采用的三域控制统一母线调节、高效三结砷化镓太阳电池发电和充电V-T曲线智能化控制管理等关键技术。飞行试验结果表明,CX-1卫星电源分系统的性能优良、工作可靠,达到了设计要求。     

固有模态函数(IMF)积检测器——以低信噪比情况下超宽带雷达信号检测为例

首次提出了一种固有模态函数积检测器.首先通过经验模式分解(EMD)把带噪信号分解成有限个固有模态函数(IMF).检测的基本思路是,对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积,用于抑制噪声并凸现信号,最后进行滤波和判决.本文以UWB信号为例,数据源于UWB雷达实验系统.在低信噪比(SNR),UWB脉冲与噪声波形相似,且噪声概率密度函数(PDF)未知情况下,进行实验.结果表明,当峰峰信噪比低于5 dB时,该检测器性能优于Teager能量算子(TEO).     

复合固体推进剂中铝粉凝聚海绵模型

复合固体推进剂可看作充填氧化剂的海绵体,海绵层由粘合剂和铝粉组成,它按氧化剂表面积分数分配给各级份氧化剂。每颗氧化剂与其周围海绵层中粘合剂组成了特殊双元推进剂。由铝粉点火所需能量和双元推进剂提供的能量计算出离开燃面时铝凝滴粒径分布。计算结果与实验规律符合很好。此模型为固体火箭发动机性能预测提供了基本数据。     

一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法

针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。