基于单部半实物雷达的分时组网仿真方法

提出了一种实用的半实物雷达分时组网仿真方法,有效解决了在半实物仿真中,采用一套半实物设备实现多部雷达组网仿真的问题.提出了一种基于分段曲线拟合的异步航迹关联算法,将航迹关联问题转化为空间曲线的相似性判别问题.该方法已成功应用于某雷达对抗仿真系统中,仿真结果验证了该方法的有效性.     

卫星数据中继天线的跟踪规律研究

用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律研究是一个基本的、十分重要的问题.从工程应用角度研究了用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律.首先对研究中涉及的坐标系进行了定义.基于开普勒轨道运动方程推导了一套数据中继天线跟踪中继卫星的角度及其变化角速度的数学模型.通过这套模型可以推算用户星跟踪数据中继卫星时中继天线转动的方位角和俯仰角的变化规律.最后通过仿真算例的结果分析验证了模型的正确性.     

一种基于HLA的卫星仿真系统的设计与实现

针对当前卫星仿真中仿真工具可扩展性差和空间环境模型复杂的问题,设计并实现了一种基于HLA的分布式卫星仿真系统.在架构设计层面,遵循分布式系统设计思想,把系统自底向上划分为数据支撑层、仿真支撑层和仿真应用层,并基于负载均衡的考虑,设计了四个功能集中的仿真应用子系统.在系统实现层面,结合虚拟现实技术,实现了想定方案的灵活配置以及星空环境和在轨卫星的实时渲染,搭建了支持多种卫星仿真应用的通用仿真运行平台.在仿真应用层面,实现了在此平台上对卫星编队变轨过程的仿真,并实时采集仿真数据对仿真结果进行分析和评估.     

一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.     

基于多种软件平台的卫星动力学仿真研究

卫星工具包STK(SatelliteToolKit)只能对自身的模块化方案进行验证和演示。引入了三维建模技术和可视化技术,并基于STK和Matlab的无缝连接,研究建立卫星动力学仿真系统。该仿真系统采用建模软件LightWave建立卫星三维模型,利用STK/Matlab模块提供的接口功能,开发新的轨道与姿态控制模块,为用户定制的轨道与姿态控制方案提供仿真、验证和演示。     

卫星信道衰减模型研究及试验分析

提出了一种基于时间序列的星-地通信链路衰减模型。模型利用一个目标聚类算法把大量衰减事件归纳为4类，然后通过改进的4状态马尔可夫链产生能够反映季节和气象变化的弹性时间序列，从而较为真实的模拟出链路衰减时的数据报丢失和重传等状态。在该模型基础上对多播文件传输协议进行了试验和分析。     

天文卫星巡天扫描智能规划模型及仿真

巡天扫描是天文卫星进行天体观测的基础,但是使用传统方法很难实现全天球覆盖,并且会遇到能源输出瓶颈。因此,针对天文卫星巡天扫描所遇到的问题,提出了使用多目标遗传算法对卫星飞行任务进行智能规划的模型。该模型通过调整飞行任务很好解决了能源输出的问题,与仅依靠被动的分段式扫描方法相比,还大大缩短了巡天扫描的时间。从仿真结果来看,该模型是十分有效的。     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

脉冲测量雷达卫星标校的实现

针对轴系误差标定是脉冲测量雷达使用维护的重要内容,是确保其测量精度的主要手段。介绍了脉冲测量雷达轴系误差的卫星标定方法,给出了标校模型和一种基于最速下降法的迭代算法,结合某雷达的精度鉴定进行了应用研究。结果表明,卫星标定方法完全可行,可以避免常规标定方法所涉及的大量人工参与,标校结果更为客观、真实、可信,并分析了卫星标校方法的使用条件。     

基于IMM/EA的卫星姿态控制系统重构容错控制

研究了在轨卫星姿态控制系统发生可修复性故障状况下的系统重构容错控制。对于处于稳态的三轴稳定卫星,当姿态发生突变时,启动故障检测与诊断(FDD)子系统,采用交互式多模型(IMM)算法得到故障发生的位置以及故障模型,同时利用故障模型中的动力学系统进行特征结构配置(EA),生成重构控制器对原系统进行补偿控制。将FDD过程与重构控制器的设计过程结合,避免了单独设计FDD子系统然后再进行系统重构带来的计算量和时间延迟。最后通过数值仿真验证了该算法的有效性。