面向在轨服务的相对位姿单目视觉确定的凸松弛优化方法

针对非合作目标之间基于特征点的相对位姿单目视觉确定问题,考虑利用自然特征导致误差增大等因素,提出一种基于凸松弛理论和LMI算法的相对位姿求解迭代方法。该方法在基于逆投影线构建的优化模型基础上,首先利用松弛理论将姿态矩阵的单位正交非凸等式约束松弛为不等式凸约束,并证明了松弛后的优化问题与原问题等价,即松弛后的凸问题取得最值时,姿态矩阵满足原等式约束。进一步将松弛后的姿态矩阵不等式凸约束表示成线性矩阵不等式形式,进而利用内点法进行求解,并利用全局收敛性定理证明了该算法的全局收敛性。以在轨服务为背景,仿真试验表明,利用该算法相对位姿可在7次迭代达到收敛,与传统SVD算法相比,在噪声较大的情况下,该算法计算精度提高近一倍,能够快速收敛并具有较强的鲁棒性。     

加油机喷流对受油机的气动干扰机理

针对软式平台(HDB)、软式吊舱(HDP)和硬式平台(FB)3种典型加油方案研究了喷流对加油流场的影响。采用结构化多块网格和雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程,通过带涡轮动力模拟器(TPS)和翼身组合体构型DLR-F6对数值方法进行了验证。通过对3种典型的空中加油方案进行数值模拟,并和不考虑喷流效应的空中加油流场进行对比,详细研究了不同加油方案中加油机喷流对受油机气动特性的干扰作用。结果表明:受油机升力系数、阻力系数以及低头力矩与无喷流相比均有增大。受油机在硬式平台加油方案中受喷流影响最小,但其横航向气动特性在软式吊舱加油方案中受加油机喷流影响较大。喷流对受油机的气动干扰主要表现在提高受油机来流动压、改变局部迎角以及对周边气流的引射作用,这些因素会导致受油机表面压力与无喷流相比发生较大变化。其中,局部迎角的改变是由喷流的加速效应及其对尾涡的耗散作用导致的。     

基于自适应动态逆的自动空中加油轨迹跟踪

针对自动空中加油(AAR, Automated Aerial Refueling)的受油机轨迹跟踪控制问题,采用导引环与姿态控制环分离的控制策略,提出了基于非线性路径跟随导引和自适应神经网络动态逆的受油机轨迹跟踪控制方法.该方法将改进的非线性导引应用于受油机横、纵向导引控制,使用自适应神经网络在姿态角速率回路补偿外界干扰和系统模型误差,并利用比例-积分型姿态角速率误差动态方程设计自适应神经网络权值更新律.仿真结果表明:在受油机接近加油机过程中,该方法有效提高了受油机轨迹跟踪控制系统的抗干扰能力和对模型不确定性的自适应能力,能够满足自动空中加油的控制要求.     

无人机自动空中加油精确对接控制

针对无人机自动空中加油对接段的精确控制问题,提出了无人机自动空中加油的控制方案和策略,并在分析加油机尾涡干扰和加油锥套自由摆动及其对受油机影响的基础上,设计了适用于自动空中加油精确对接控制的受油机参考轨迹发生器和轨迹跟踪控制器.轨迹跟踪控制器采用线性二次型调节器方法,并充分考虑了加油过程中各种干扰的影响.仿真结果表明,该导引控制方法具有良好的快速性和抗干扰能力,可以满足空中加油的任务要求.      

"神舟七号"飞船热控分系统设计和在轨性能评估

针对出舱活动飞船热控设计难点,简要介绍了其热控方案,并对热控分系统在轨飞行数据进行了深入分析,综合评估其在轨工作性能.飞行试验表明,飞船在待发及上升段、自主运行段、出舱活动段、返回再入段,热控分系统均具有良好的温度调控能力和适应能力,整船仪器设备温度及密封舱空气温湿度均满足指标要求.     

航天器质量特性参数的在轨辨识方法

针对高精度姿态和轨道控制要求准确已知航天器质量特性的问题,提出了基于参数解耦的最小二乘法和基于PSO的非线性优化两种方法,以辨识航天器的质量、惯量和质心位置。第一种方法将惯量与质量和质心位置解耦后分别辨识;第二种方法则将参数辨识问题转换为非线性系统的全局优化问题,同时辨识出所有参数。所提出的方法均不需要假设航天器运动足够慢,克服了以往方法将待辨识参数的耦合关系强行分离的缺点,采用辨识后的参数明显提高了航天器姿态及轨道控制性能。仿真结果验证了方法的有效性。     

空间变化场景下卫星部组件域适应识别研究

针对小样本限制下卫星部组件识别域适应困难的问题,提出一种变化场景下自适应迁移的目标识别算法.卫星部组件的识别模型框架为YOLO,迁移算法包括3个策略:基于特征关联性的样本加权策略,基于模型的参数自适应策略和最优特征变换自适应迁移策略.基于以上策略,YOLO模型建立域特征空间的相似性,选择性地迁移源域知识,同时在适应过程...     

俄罗斯空间站推进剂补加程序分析

补加程序是推进剂补加系统的关键技术之一,而目前也仅有俄罗斯有成功应用的经验.根据目前获取的资料,经过计算、仿真和论证,对俄罗斯空间站的补加系统进行了研究,分析了ATV对空间站进行推进剂补加的程序,初步得到了俄罗斯空间站推进剂补加的特点,可作为目前我国空间站方案论证期间补加程序的参考.     

N-fold Bernoulli probability based adaptive fast-tracking algorithm and its application to autonomous aerial refuelling

Recently, deep learning has been widely utilized for object tracking tasks. However, deep learning encounters limits in tasks such as Autonomous Aerial Refueling (AAR), where the target object can vary substantially in size, requiring high-precision real-time performance in embedded systems. This paper presents a novel embedded adaptiveness single-object tracking framework based on an improved YOLOv4 detection approach and an n-fold Bernoulli probability theorem. First, an Asymmetric Convolutional Network (ACNet) and dense blocks are combined with the YOLOv4 architecture to detect small objects with high precision when similar objects are in the background. The prior object information, such as its location in the previous frame and its speed, is utilized to adaptively track objects of various sizes. Moreover, based on the n-fold Bernoulli probability theorem, we develop a filter that uses statistical laws to reduce the false positive rate of object tracking. To evaluate the efficiency of our algorithm, a new AAR dataset is collected, and extensive AAR detection and tracking experiments are performed. The results demonstrate that our improved detection algorithm is better than the original YOLOv4 algorithm on small and similar object detection tasks; the object tracking algorithm is better than state-of-the-art object tracking algorithms on refueling drogue tracking tasks.     

一种单低轨星北斗备份与辅助方法及在轨验证

在低轨卫星上搭载导航载荷,为北斗系统提供有效的备份及辅助性能提升手段,是近年来卫星导航领域专家学者探讨的热点问题.针对全球卫星导航系统信号在恶劣电磁环境下的受扰问题,提出了一种利用单颗低轨卫星实现北斗备份和辅助的方法.北斗备份是指通过单颗低轨星独立为地面用户提供导航服务.北斗辅助是指利用单颗低轨星信号及信息,为地面用户...