激光清理地球静止轨道碎片的天基平台控制方法

推导了天基高能激光清理作用地球静止轨道(geostationary earth orbit, GEO)碎片的最佳角度解析关系,分析了天基平台接近碎片过程以及相对碎片空间位置和姿态的相互影响,建立了激光清理GEO碎片的天基平台的轨道姿态耦合动力学模型,考虑了终端状态、安全距离、保持连续观测、控制和状态变量幅值等约束条件,以推进燃料消耗最省为性能指标,依据极小值原理推导了耦合控制方案的最优性内部结构标准,基于hp自适应伪谱法对仿真场景进行了寻优求解和分析验证。仿真结果表明,耦合优化控制方案合理可行,对未来天基激光清理GEO碎片的工程实施具有一定参考价值。     

小偏心率空间碎片天基短弧定轨方法和实验

低轨空间碎片数量巨大, 对航天器在轨安全运行造成严重影响。天基光学是空间碎片观测的重要发展方向。低轨天基光学观测平台观测低地球轨道空间厘米级碎片的观测弧段相对较短, 由单个观测弧段难以确定目标的初始轨道, 初始轨道的误差也不容易评估。本文基于可行域方法, 建立了初始轨道确定和误差估计算法。针对天基短弧光学观测数据的初始轨道不易确定的问题, 本文提出了圆轨道辅助可行域方法。通过与商业遥感卫星合作, 利用遥感视频星开展了低轨空间碎片观测实验, 并利用天基实测数据对所提出的计算方法进行了验证, 为后续利用初始轨道进行弧段间关联奠定了基础。     

空间目标天基监视分布式仿真系统设计

以HLA在航天系统仿真领域的广泛应用为背景,设计了基于HLA的空间目标天基监视分布式仿真系统。在系统架构层面,设计数据层、模型层、任务层的分层结构。在系统设计方面,设计仿真控制成员、天基监视成员、光学载荷成员、空间目标成员和视景仿真成员,建立天基监视系统中的轨道动力学及机动模型、姿态动力学与控制模型、载荷指向及目标成像模型。在系统实现方面,基于RTI进行系统集成。应用Vega Prime和OpenGL实现天基监视视景仿真和光学成像仿真,完成空间目标天基监视任务的仿真验证。     

载人火星任务混合推进轨道方案

以未来载人火星探测任务为背景,提出了混合推进的轨道方案,即行星中心轨道段采用脉冲推力变轨,行星际航行轨道段采用小推力变轨的策略。建立了日心段三自由度动力学模型,利用“能量等高线”图选取了几组典型脉冲往返轨道作为标称轨道：最小能量税遁,快速转移税逆和短期停留轨道。在此基础上设计了与之对应的行星际航行段小推力最优转移轨道,得到混合推进的轨道方案。最后通过与脉冲轨道的燃料消耗对比,分析了混合推进轨道方案的可行性。研究表明,此类方案较好地结合了脉冲变轨飞行时间短的优势和小推力变轨省燃料．任务灵活的优势.     

单个天基对地飞行器停泊轨道的优化设计

为了解决单个天基对地飞行器的停泊轨道优化设计中优化变量搜索范围大、初值敏感的问题，提出了基于模糊自适应粒子群（fuzzy adaptive particle swarm optimization，FAPSO）算法的停泊轨道优化设计方法。首先建立了给定变轨时刻下天基对地飞行器的落点范围求解模型，为求解停泊轨道优化设计的评价指标打下基础；其次提出了以覆盖预定落点数和覆盖不同预定落点数的平均时间为评价指标，建立了基于FAPSO算法的停泊轨道优化设计模型；最后仿真结果表明FAPSO算法能够获得收敛精度更高的结果，该方法能够更有效地解决单个天基对地飞行器的停泊轨道设计问题。     

天基信息获取任务规划模型研究

以成像侦察卫星为例研究了多卫星多任务天基信息获取任务规划技术.首先对相关现状、天基信息获取的用户需求、约束条件进行分析,其次基于约束满足理论建立数学模型,再次设计了针对该模型的遗传算法,最后通过一个仿真算例检验了相关研究成果.     

摄动情况下有限推力轨道转移与交会联合优化

远程轨道转移与近程交会是空间交会任务的两个重要阶段,前后衔接,但研究模型不同,任务约束要求差异很大,经常只能分别优化设计。研究摄动情况下的有限推力轨道转移与交会联合优化设计问题,建立了精确的有限推力轨道转移和空间交会模型,推力幅值恒定,优化性能指标均为时间最短。采用Gauss伪谱法将两个最优控制问题分别转化为非线性规划(nonlinear programming,NLP)问题,再建立其联系,构建成一个NLP问题,获得整体优化。最后,通过一个仿真算例,验证了有限推力异面轨道转移与空间交会联合优化,求解过程和结果表明,该方法对初值敏感度小、鲁棒性强、收敛快,满足各类约束条件,能为相关的多阶段整体优化问题求解提供参考。     

基于结构方程模型的天基信息系统效能评估

针对天基信息系统各项作战能力耦合交互所形成的效能非线性涌现问题,提出基于SEM(structural equation modeling)的作战效能评估模型。从能力需求、系统构成角度出发,分析各分系统内在联系,建立效能评估指标体系;在考虑系统内协同交互的基础上,构建度量效能涌现的线性与非线性SEM;根据对应参数方程建立作战效能评估解析模型。以天基信息支援下的海上方向一体化联合作战为背景,通过MATLAB与STK联合仿真获取效能数据,采用LISREL进行参数估计,获得线性与非线性模型下的评估结果,验证了模型有效性。相较于线性SEM,非线性模型更加贴近作战效能实际。     

有连续推力控制的卫星轨道确定算法

连续推力轨道控制跟踪过程,观测量中包含推力加速度信息,反映轨道机动过程中卫星动力学的模型误差。以跟踪和精确定位空间机动目标为目的,给出基于地面雷达观测,实时估计推力加速度,修正卫星动力学模型的轨道确定算法。建立连续推力控制过程变质量动力学模型,给出常推力变加速度满足的运动学微分方程;建立变加速度估计系统状态方程和扩展卡尔曼滤波轨道确定算法;并给出连续推力控制过程中卫星运动状态关于变加速度的变分运动方程。实际飞行控制中应用表明,通过离散观测数据,实时估计连续推力变加速度,解决连续推力过程轨道精确确定问题是可行的。     

嫦娥二号平动点间转移轨道方案研究

针对我国嫦娥二号卫星拓展任务需求,研究了卫星由日地L2点向L1点的转移轨道方案。基于卫星真实星历,考虑各种摄动因素,借助不变流形理论和微分修正方法,设计了嫦娥二号在日地平动点L1和L2之间的转移轨道,提出了便于理解和工程应用的平动点间直接转移方式,研究了真实力模型下平动点Lissajous轨道的不变流形转移方式,对比了两种转移方式的出发速度增量、转移时间与出发时刻的关系。研究表明,嫦娥二号可以通过直接转移方式或者借助不变流形进入日地L1点Lissajous轨道,直接转移方式下有42天出发机会,基于不变流形方式下最短转移时间为210天,对应速度增量5.776 m/s,最小速度增量可达0.024 m/s。研究结果可直接应用于我国嫦娥二号拓展任务的轨道设计与控制,并为我国后续平动点等深空探测任务提供有益借鉴.     

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

针对无线通信到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位技术位置解算为复杂的非线性方程最优化问题,采用实数编码遗传算法,提出了改进的自适应遗传算法。该算法设计了自适应交叉率和变异率的计算公式,考虑了随着进化代数增加种群的整体变化,同时考虑了每代种群不同个体适应度的作用,并引入最优保存策略防止优良个体的破坏,能有效产生新的个体进而摆脱局部最优值的搜索达到全局最优解。仿真结果表明,改进的遗传算法性能稳定,进化收敛速度和TDOA定位估计精度都有较大的提高。     

小子样变总体下的Bayes测试性验证方法

现有测试性验证试验方案一般都需要较大的故障样本量,利用装备研制阶段的测试性数据则可能有效解决这一问题。但研制阶段的测试性数据和现场试验数据一样属于“小子样”且具有“变总体”特点,为此提出一种基于Bayes理论的测试性验证方法。首先根据装备研制各阶段积累的测试性试验信息构建装备测试性参数故障检测/隔离率(fault detection rate/fault isolation rate,FDR/FIR)的动态增长模型,用以揭示装备测试性水平的动态变化规律,并对其测试性指标进行预测。然后根据最大熵原理计算系统FDR/FIR的先验分布。最后结合少量现场试验数据,根据Bayes最大验后风险准则制定装备测试性验 证方案,对装备测试性指标进行验证。通过实例对比分析表明,该方法有效融合了研制阶段数据与现场试验数据,能在小样本的情况下提高验证结论的置信度,降低评估风险。     

不确定性下C2组织结构的“任务-平台”关系设计模型及算法

针对经典“任务-平台”关系设计（task platform relation design, TPRD）中忽视了指挥控制（command and control, C2）组织所处战场环境不确定性的不足,研究了更符合作战实际的不确定性下C2 组织结构的“任务-平台”关系设计（task platform relation design under uncertainty, TPRDU）问题。考虑了使命成功不确定性、使命执行时间不确定性和平台的能力损耗不确定性,建立了以使命成功概率（mission success probability, MSP）最大为目标的机会约束规划模型。设计了用于求解该模型的分散搜索（scatter search, SS）算法,该算法在生成新解时采用平台冗余设计（platform redundancy design, PRD）策略。最后的计算实验表明了TPRDU问题的实际意义和分散搜索算法的有效性,并验证了PRD策略对MSP的提高作用。     

任意寿命分布单元表决系统备件需求量的解析算法

表决结构广泛存在于装备的可靠性设计中。针对表决系统备件需求计算困难、不准确的问题,提出了一种基于寿命分布等效的表决系统备件需求量计算方法。首先通过R 等效方法将系统中的非指数单元转化为指数单元;而后将多指数单元表决系统等效为伽马系统并给出等效伽马系统参数的经验计算公式;在此基础上以可用度为保障约束指标,利用伽马分布的可加性得到备件计算结果;最后在实际算例中,通过与仿真结果的比较表明,此解析算法对于指数单元具有较高精度,对于非指数单元,在可用度较高的情况下亦能满足精度要求。     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

KM-SVM法的SAR图像无监督变化检测

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像变化检测获得有标记样本的数量十分有限且困难,传统方法检测率低等问题,提出了一种基于原始特征空间的K-均值和支持向量机(K--means and support vector machine, KM SVM)法SAR图像无监督变化检测。首先,不需要任何先验信息的条件下,利用K- means聚类方法获取差异图像的分类阈值;其次,利用阈值,引入偏移量,自动选取伪训练集和无标签集,并用伪训练集定义SVM的初始决策超平面;最后,用基于统计特征的半监督学习算法和支持向量机相结合对图像进行变化类与非变化类的分类。实验结果表明：该算法优于基于混合高斯分布模型的KI法和基于广义高斯分布模型的KI法,能保持较好的分类、泛化能力和较稳定的检测精度。这些结果表明了文中方法的有效性。     

基于相似关系的多属性决策问题研究

属性权重确定是多属性决策问题中一个重要的研究内容。针对属性权重未知的多属性决策问题：首先,指出决策对象与理想对象之间的相似度与决策对象的优势度之间存在直接的关系;其次,借鉴离差最大化算法,提出用属性值的相似度来确定属性权重;再次,利用各个决策对象与理想对象的相似度对各决策对象进行排序并择优;最后,对属性值为区间数的多属性决策实例进行了分析,同时对该算法与离差最大化算法的异同点进行对比。     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人鲁棒控制

针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H_∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。     

基于任务合成的对地观测卫星应急调度方法

针对应急条件下对地观测任务时敏度高、动态性强的特点,提出了基于任务动态合成的多星应急调度方法。首先,建立了多星动态应急调度数学规划模型。然后,提出了任务动态合成(dynamic merging,DM)策略,并设计了候选合成任务集合构建(candidate merging task set establishment, CMTSE)算法。最后,提出了基于任务动态合成的多星动态应急调度(dynamic merging based dynamic emergency scheduling, DM DES)算法。为验证DM DES算法的有效性,通过大量仿真实验将DM DES与基于迭代修复的启发式算法(repair based heuristic algorithm, RBHA)和不考虑任务合成的动态应急调度(dynamic emergency scheduling, DES)算法进行比较。实验结果表明,DM DES算法能有效提高调度质量,适用于多星动态应急调度。     

基于CPSO-LSSVM的单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识

在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization, CPSO）优化的最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LSSVM）〖JP+1〗对轴向激光陀螺漂移进行辨识。利用初始对准12 h内系统纬度误差和温度变化量作为LSSVM模型的训练数据,利用CPSO对LSSVM进行参数优化,利用优化后的LSSVM模型对轴向陀螺漂移进行辨识,轴向陀螺漂移辨识精度优于0.000 2 （°）/h, 系统定位误差优于1 nm/72 h。试验结果表明,CPSO是选取LSSVM参数的有效方法,该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,具有很高的辨识精度,具有很高的实际应用价值。