小天体撞击的自主光学导航方法

针对小天体撞击任务中撞击器高精度导航的要求,在撞击器相对目标天体的位置和速度矢量夹角很小的任务条件下,研究了一种基于B平面坐标系的自主光学导航算法.该算法以目标天体图像中心点像素值为观测量,将撞击器位置和姿态欧拉角作为状态变量,设计了卡尔曼滤波器,对B平面内位置分量和相应姿态分量进行了高精度估计.蒙特卡洛数学仿真结果表明,该自主光学导航算法具有较高的精度和较强的稳定性.     

融合位置和姿态信息的模型概率估计

为了利用目标的姿态信息来提高机动目标跟踪的精度,提出一种融合位置和姿态信息的模型概率估计算法。该算法采用模糊关联的方法,实现了基于姿态信息的模型概率估计;根据离散点过程滤波的基本理论,对其进行滤波;采用贝叶斯推理方法,对来自姿态的模型概率和来自位置的模型概率进行了信息融合,并将融合后的模型概率应用到IMM算法。仿真表明,改进的IMM在保持传统IMM实时性的基础上提高了跟踪精度,从而验证了姿态信息对目标跟踪的辅助作用。     

编队小卫星相对位置和相对姿态解算模型与精度分析

介绍了编队小卫星无线电相对位置姿态的测量方法，分别采用点估计法和随机滤波法建立了相对位置和相对姿态解算的数学模型，通过仿真给出了两种求取相对位置和相对姿态算法的解算精度。仿真表明，综合使用两种解算方法，可以提高相对位置和相对姿态的测量精度。     

基于动态控制方法的六自由度仿真平台位置正解研究

通过动态控制与实际六自由度Stewart仿真平台结构相同的虚拟平台的关节变量,实时得到了实际平台在采样点时刻的位置和姿态。首先将虚拟平台速度传递方程化为一阶动态系统,然后设计闭环反馈控制器,最后用Shampine数值迭代算法求解虚拟平台在每个采样周期内的响应过程。所提出的位置正解算法收敛,求解过程中最大的迭代运算次数固定,并且采样频率足够大的情况下,虚拟平台输出的位置姿态与实际平台位置姿态是相同的。仿真算例表明所提正解算法精度高,计算效率满足实时性要求。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

一种改进的TRIAD飞行器姿态确定方法

为了提高飞行器姿态测量精度和简化姿态确定的复杂性,提出了一种基于加权矢量和的TRIAD飞行器姿态确定算法。该算法基于TRIAD姿态确定原理,通过对观测矢量加权求和的方式以获得一个较传感器观测矢量更精确的矢量,并以此矢量作为TRIAD算法的基准矢量,然后运用TRIAD算法进行姿态计算。仿真结果表明,这种算法获得的飞行器姿态精度优于传统的TRIAD算法,与优化的TRIAD算法精度近似,但简化了姿态确定的过程,提高了姿态确定的速度。     

相对姿态匹配传递对准方法

传统的姿态匹配传递对准需要主、子惯性测量单元 (inertial measurement unit, IMU)分别惯导解算,得到两个姿态向量或姿态阵构造观测量。提出利用主、子IMU输出直接解算主、子IMU之间的相对姿态来构造匹配量的一种新的传递对准方法。首先推导了主、子相对姿态矩阵微分方程,并给出求解方法,得到的相对姿态矩阵计算值与初始相对姿态矩阵相乘作为观测信息;然后推导建立了相对姿态的误差方程,由此给出了传递对准状态空间模型;最后讨论建立了仿真验证环境,仿真结果表明,子陀螺精度为1（°）/h时,子IMU对准精度可以达到3′以内,并在10 s内迅速收敛。该方法同时适用于精确确定大角度或小角度的子IMU相对姿态,为关键位置实时高精度姿态基准的建立提供了技术参考。     

一种基于独立成分分析的滚转弹姿态解算

为了获取试验弹的飞行姿态,以便为进一步的弹体飞行动力学分析及制导系统的效能评估提供依据,提出了一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)的滚转弹飞行姿态获取方法。该算法使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统,利用ICA算法对遥测数据进行处理,从而重构弹体飞行姿态。通过构造一个特殊的虚拟观测变量,即可借助于ICA算法将测量信号由弹体坐标系变换至准弹体坐标系,去除由于弹体滚转引入的信号调制效应,最终解算出滚转弹的姿态信息。仿真计算结果验证了算法的有效性。     

基于乘性四元数和约束滤波的飞行器姿态估计算法

以单位四元数作为姿态描述参数提出一种乘性约束姿态估计算法。四元数具有全局非奇异、运动学方程双线性的优点,但归一化约束条件必须精确保持。首先,比较了加性和乘性滤波算法在估计误差定义和校正方式上的差别,并从物理概念和估计精度上详细分析了无约束四元数估计算法的不足。然后,针对“矢量测量+陀螺”姿态观测模式,利用乘性约束滤波算法设计了姿态估计器。针对状态部分受约束的姿态估计问题,推导了状态和方差预测方程及状态受约束的最优增益矩阵,并将约束增益矩阵应用到姿态估计算法的测量更新过程。最后,通过数学仿真验证了算法在估计精度和收敛性能上的优越性。     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。     

基于立体视觉的空间碎片定位技术

空间碎片是在地球轨道上超高速运行的物体,安装在航天器上的空间碎片探测系统需要具备造价低廉、数据分析处理及时的特点。利用计算机双目立体视觉的基本原理,提出一种由2个红外探测器组成的空间碎片红外探测系统以及相应的空间点目标定位算法。根据2个红外探测器具有相同背景图像的特点,将图像减法用于背景剔除,以简化图像中空间碎片边缘提取算法。通过在2幅图像中提取空间碎片的边缘,导出了空间碎片中心像点在2幅图像中位置,并利用空间点目标定位算法给出了空间碎片在航天器固连坐标系中的位置。该系统不仅造价低廉,也实现了空间碎片的快速定位。仿真结果证明了系统及其定位方法的可行性。     

基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法

针对近距离编队飞行中位姿估计问题,提出了一种新的点到区域匹配航天器间视觉相对位姿估计算法。给定主星表面上的点集及与之匹配的从星摄像机像平面图像凸区域,结合对偶四元数及凸优化数学工具,充分利用对偶四元数描述坐标系变换的简洁性,建立了对偶四元数凸优化位姿估计模型,估计出主星与从星之间的相对位姿参数。该算法不仅利用对偶四元数较传统四元数描述坐标系变换的优势,而且采用凸优化方法可大大降低传统位姿估计方法中需要精确的点到点匹配的要求。仿真结果证明,该算法能满足近距离编队相对位姿估计精度要求,具有较好的鲁棒性,对目前航天任务中航天器间视觉相对位姿估计具有重要参考价值。     

基于蜂群算法的坦克阵地部署与火力分配模型

为了解决坦克分队进攻战斗中的兵力部署和火力协同问题,提出坦克阵地部署模型和坦克火力分配模型,前者解决坦克分队从集结区域到作战区域的兵力分配问题,后者解决坦克接敌后的火力协同问题.针对坦克作战中的对抗特性,建立确定型火力对抗模型,在火力分配模型中体现敌我动态对抗过程.为了求取坦克阵地部署和火力分配最优方案,采取双层迭代策...     

基于统计特性的蝙蝠算法在认知无线电频谱分配中的应用

针对当前图论频谱分配模型下寻找最优解困难,容易陷入局部最优等问题,将蝙蝠算法引入到认知无线电频谱分配中,并利用图论频谱分配模型的特点,对二进制蝙蝠算法进行改进,以达到更好的效果。首先,将蝙蝠算法的选择策略改为贪婪选择,增强了蝙蝠算法在当前位置的开发能力。其次,统计种群中各蝙蝠经历的最好位置的分布情况,利用蝙蝠位置的统计特性指导蝙蝠寻优,加快算法的收敛速度。最后,在局部搜索时,直接在离散域操作,减少实数到二进制的映射,缩短搜索时间。仿真结果表明,本文算法在效益优于过去的算法的情况下收敛速度更快。     

Design and realization of a novel multitask TT&C operation pattern

With the sharp increase of China's in-orbit spacecraft and the constraint TT&C resources, a mathematical model for optimal TT&C resource allocation is proposed, and the TT&C facility remote monitoring function is designed to achieve the multitask operation pattern under the unified management of the network management center. With this pattern, the TT&C network management and the spacecraft management are separated, which is quite different from the previous pattern. Further, a novel spacecraft TT&C technique based on spacecraft control language is developed, and the telecommanding pattern is designed to address the spacecraft operation problems. The engineering application shows that this pattern fundamentally improves the TT&C network capability, increases the resource efficiency, and satisfies the efficient, accurate, and flexible operation of spacecraft.     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

基于集中式MIMO雷达的功率带宽联合分配算法

针对集中式多输入多输出雷达对多目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率和带宽联合分配方法。该方法首先对各目标位置误差的后验克拉美罗下界进行预测,将克拉美罗下界构建为代价函数建立优化模型,从而将资源分配问题转化为求解非凸优化问题;而后运用凸松弛技术和循环最小化算法对该非凸优化问题进行求解;最后通过仿真验证所提算法的有效性。结果表明,与另外3种分配算法相比,所提算法在多种场景下均能有效提高目标跟踪精度。     

基于一致性算法的卫星编队姿轨耦合的协同控制

针对卫星编队一主多从结构的相对轨迹、姿态的协同控制问题,提出了一种基于Lyapunov方法的编队飞行协同控制策略。该控制策略将分布式控制思想引入卫星编队飞行的相对轨迹、姿态的动力学系统中,使各从星保持编队构型的同时沿期望轨迹相对主星绕飞。从理论上证明了系统的渐近稳定以及对外部干扰的抑制,并基于一致性算法理论定量地分析了通信拓扑结构为有向图情况下控制器参数的选择范围。此外,利用星星间的相对位置信息确定各从星的期望姿态和角速度,以确保对卫星编队进行姿态协同控制,达到跟踪同步的目的。最后将提出的算法应用于卫星三角形编队飞行的协同控制,仿真结果表明该方法的可行性与有效性,具有潜在的应用前景。     

Design and realization of a novel multitask TT&C operation pattern

With the sharp increase of China＇s in-orbit spacecraft and the constraint TT＆C resources, a mathematical model for optimal TT＆C resource allocation is proposed, and the TT＆C facility remote monitoring function is designed to achieve the multitask operation pattern under the unified management of the network management center. With this pattern, the TT＆C network management and the spacecraft management are separated, which is quite different from the previous pattern. Further, a novel spacecraft TT＆C technique based on spacecraft control language is developed, and the telecommanding pattern is designed to address the spacecraft operation problems. The engineering application shows that this pattern fundamentally improves the TT＆C network capability, increases the resource efficiency, and satisfies the efficient, accurate, and flexible operation of spacecraft.     

Q-Learning-Based Target Selection for Bearings-Only Autonomous Navigation

This paper presents a Q-learning-based target selection algorithm for spacecraft autonomous navigation using bearing observations of known visible targets. For the considered navigation system,the position and velocity of the spacecraft are estimated using an extended Kalman filter(EKF) with the measurements of inter-satellite line-of-sight(LOS) vectors obtained via an onboard star camera.This paper focuses on the selection of the appropriate target at each observation period for the star camera adaptively, such that the performance of the EKF is enhanced. To derive an effective algorithm,a Q-function is designed to select a proper observation region, while a U-function is introduced to rank the targets in the selected region. Both the Q-function and the U-function are constructed based on the sequence of innovations obtained from the EKF. The efficiency of the Q-learning-based target selection algorithm is illustrated via numerical simulations, which show that the presented algorithm outperforms the traditional target selection strategy based on a Cramer-Rao bound(CRB) in the case that the prior knowledge about the target location is inaccurate.