提出了一种面向非合作目标捕获的空间双臂机器人有限时间柔顺抓捕策略。首先建立了自由漂浮基空间机械臂以末端执行器位姿自由度为广义坐标表示的末端执行器动力学模型。在此基础上基于全局快速非奇异终端滑模控制理论设计了有限时间轨迹跟踪控制器,实现了末端执行器的有限时间轨迹跟踪控制。进一步采用一种三指末端抓握机构,建立了末端执行机构-目标抓捕位置子系统动力学模型,在该模型基础上基于柔顺控制理论设计了复合柔顺抓握控制策略,解决了末端执行器对目标的柔顺抓握控制。仿真结果表明,所设计的有限时间柔顺抓捕控制策略能够实现空间双臂机器人在有限时间内对翻滚目标的柔顺抓握控制。

提出了一种伪攻角三回路自动驾驶仪的设计方法,从控制系统的开环性能指标出发,在舵控处依次断开增稳回路和过载回路,建立开环参数与伪攻角三回路自动驾驶仪参数的关系式,并以开环性能参数为自变量,闭环性能参数为优化目标,设计粒子群算法结构与边界条件,实现伪攻角三回路自动驾驶仪的快速调参。仿真结果表明,本文提出的设计方法,可使伪攻角三回路自动驾驶仪获得良好的开环性能和闭环性能,具有一定的工程应用价值。

针对具有惯性不确定和执行器故障的航天器编队姿态协同控制问题,利用宽度学习系统的逼近特性对系统的广义扰动和执行器故障进行估计,同时采用迟滞量化器对控制力矩信号进行量化,以降低对通信速率的要求,并减少抖振现象。在此基础上,提出一种基于模型预测控制和快速非奇异积分终端滑模的复合结构容错控制器。利用代数图论和Lyapunov理论分析了闭环姿态系统的稳定性。最后,通过仿真验证了本文提出的控制方法与现有方法相比的优越性。

为实现星敏感器对未知空间光环境的测量,提出一种将宽谱段多光谱滤光片装置于星敏感器中的设计,所采集的星图可覆盖星点信息与空间光环境光谱信息,并以此为基础设计了光谱响应定标、辐射定标的实验方案与空间光环境辐亮度分布反演算法。实验结果表明,反演的光环境辐亮度与实测值较为符合,该方法能根据单张星图实时便捷地估算星敏感器应用空间的光环境,可为后续星敏感器的设计优化和观星窗口的选择提供依据。

针对夺旗运动中追逃博弈的最优躲避问题,提出了一种多人追逃的协商微分对策最优躲避策略。首先,建立夺旗追逃线性化模型,并对模型进行降阶。其次,考虑能量约束和交汇时刻博弈双方距离的代价函数,构造了哈密顿函数。最后,利用 Hamilton-Jacobi-Isaacs(H-J-I)方程组,求解得到了协商微分对策最优躲避策略。对所设计最优躲避策略进行了“二追一”仿真和多层追捕仿真,结果表明夺旗一方的队员成功夺旗的同时能量消耗最小,验证了本文提出协商微分对策躲避策略的有效性和适用性。

针对外界干扰和模型不确定性影响下的高超声速变外形飞行器,提出了一种基于深度强化学习的多通道端到端姿态控制方法。首先,建立了高超声速变外形飞行器姿态控制模型;其次,将飞行器姿态控制问题转化为马尔科夫决策过程;再者,基于双延迟深度确定性策略梯度算法开展了智能体训练,并将端到端生成的飞行控制指令进行了在线部署;最后,通过基本性能仿真和适应性仿真验证了所提出方法的有效性和泛化能力。

针对航天航空领域资料保密审查的严格要求,现有的人工筛查方法存在成本高昂、关键词匹配精度不足等问题,提出了一种结合大模型的审查方法,用于提升涉密信息的筛查效率和准确性。首先分析了航天航空领域涉密信息的特点,提出了一种基于大模型的保密审核增强架构,该架构结合了动态垂类专家System Prompt,能够从技术涉密和商业涉密等多个角度提高审查的细粒度和准确率。通过引入基于关键词的动态System Prompt机制,实现了大模型语义理解能力与关键词实时更新能力的有效结合。此外,为了防止大模型的过度审核,设计了一种混合式交叉微调策略,显著提高了涉密信息的召回率,达到了96%。通过在自研的1000条高质量测试集上的实验,本增强框架可以将全球已发布的主流大模型在保密审核任务上的准确率提升18%,验证了本文提出框架的有效性。

通过分析航天领域现有型号试验数据的特点,发现传统关系型数据库已不能满足日益激增的海量试验数据的存储与管理需求。针对现有试验数据量级大、写入吞吐低、访问效率差等特点,提出了一种基于时序数据库的试验数据存储管理方法。通过在传统关系型数据库与时序数据库中对型号试验数据的读写性能进行对比分析,发现基于时序数据库的数据写入与数据查询性能均明显优于关系型数据库,且具有快速存储、快速读取功能。将该方法应用于试验数据管理系统和数据处理显示与分析系统,能够满足系统对试验数据处理的实时写入、快速读取等需求。

针对航天型号体系化高带宽智能总线数据的实时处理需求和现有架构数据整理耗时、运维复杂等问题,开展轻量化的高可靠分布式处理架构研究。通过构建元数据模型库和数据解析器完成数据的清洗和转换;采用基于ORC文件格式的分布式文件系统替代原有Hbase分布式列存储方案,增强平台的易用性和可靠性;基于Spark内存计算模型提升平台的计算、分析能力,结合数据流分片存储机制和索引库实现数据查询的优化加速。该分布式处理架构已应用到某装备系统中,保证了系统高密度试验数据的快速处理、稳定存储和高可靠应用,为高带宽实时数据的快速处理和管理提供了一种解决方案。

针对航天试验曲线数据的特点,提出一种时间序列相似度分析方法,通过分析待测曲线与模板曲线的相似性,辅助曲线数据判读。首先,采用SAX和DTW融合综合分析时间序列的周期性,将时间序列数据划分为周期和非周期两类。再分别叙述两种类型的时间序列的相似度分析方法,判定曲线的正确性。本文中对非周期时间序列,提出采用带有双维度约束的DTW相似度分析技术。对周期时间序列,采用离散傅立叶变换,通过频域幅度的一致性来近似初步判断周期信号的相似性。最后经过实验验证本文提出的时间序列相似度分析方法的正确性。

针对现有空间目标威胁评估方法存在的指标选取单一、可信度较差的问题,通过分析空间目标威胁特点和特征指标的依赖关系,提出一种基于贝叶斯网络的威胁评估模型,该模型融合形态异常特征、轨道异常特征、历史行为等多源信息实现对空间目标威胁程度的综合评价。模型采用模糊隶属度函数对相对速度、相对距离等连续变量进行离散化隶属度表示,利用专家知识给出贝叶斯网络节点间的条件概率表。对抵近绕飞和碰撞两种典型空间场景进行仿真验证,结果表明该模型可以较为准确地刻画空间目标的威胁程度,具有一定实际意义。

针对飞行器传统增益调参法依赖于人工经验繁琐费时、难以实现参数自整定的缺点,提出了利用强化学习中的深度Q网络算法与飞行环境状态的交互不断学习,实现对控制增益的自动调整动作。训练结果表明,该方法使高速飞行器能够自适应调整控制增益,稳定跟踪攻角指令,节省了人工调参步骤及时间,有效提高了控制系统自适应性。

针对传统的运载火箭控制系统软件设计模式,本文以姿态控制软件作为研究对象,考虑使用神经网络框架的设计思想建立姿态控制系统软件设计框架,重点讨论了姿态控制算子的设计方法,介绍了姿态控制软件和神经网络框架,讨论了框架在软件开发中的优势并分析了依托神经网络框架建立姿态控制软件框架的要素,阐释了基于本体论的姿态控制算子的建模过程,算子的具体设计以及如何将姿态控制算子嵌入到神经网络框架中。仿真实验验证了本文所设计算子的正确性。

针对航天运载和战术领域数据处理要求多台终端同时高效显示数据的需求,提出了一种应用层可靠组播传输控制方法。该方法在发送的数据包中添加额外的序号控制信息,发送方定时广播携带已发送最大数据序号的心跳包,接收方根据心跳包中的序号向发送方反馈丢失的报文序号和已收的最大连续报文序号。实验证明,本文提出的应用层可靠组播传输控制方法能够有效地保证组播传输的有序性和可靠性,并在航天数据处理领域得到了广泛应用。

为适应新一代运载火箭电气设备数字化、智能化的发展,提出了基于嵌入式实时操作系统的飞行控制软件多任务设计方法。设计了飞行控制、数据管理、精确关机等任务,根据实时性要求设置了相应任务的优先级;设计了飞行控制任务在三冗余处理器中一致性运算的机制;提出了控制周期内多任务共用临界资源的约束性要求作为冗余同步运行的余量指标。本文设计的多任务已在新一代中型运载火箭飞行试验中得到验证。

针对多视图多视角机载图像匹配问题,提出一种基于细粒度特征和互注意力机制的图像匹配方法。该方法在使用卷积神经网络来提取局部细粒度特征的基础上,通过自注意力机制挖掘全局信息并融入细粒度特征表达,再利用互注意力机制增强匹配图像间的相似性细粒度特征。然后计算每个细粒度特征的注意力得分,按其大小对特征分割对齐。最后用改进后的三重损失对整个模型进行约束,使模型在多视图多视角的数据上更具有鲁棒性。在University-1652公开数据集上的实验结果表明,本文方法的匹配性能优于目前先进方法。

基于人工势场法,研究了适应于空间障碍物真实结构的航天器集群避障运动控制问题。所建立的适应于空间障碍物形状的障碍物势场模型由基于距离度量的基本几何单元势场构成。然后为航天器集群设计了一种避障运动控制律,并对闭环系统稳定性以及避障效果进行了理论分析。最后通过具体的编队形成运动仿真案例,验证了控制律所能实现的状态跟踪和碰撞规避效果。本文设计的避障方法仅利用个体相对于邻近障碍物的位置和速度信息,适应于空间障碍物信息不完全已知的现实应用需求。

针对通信拒止复杂环境下的导弹集群多目标分配问题,提出一种分布式的多目标分配与决策方法。基于弹-目攻防性能指标,设计时间戳、获胜导弹、获胜投标、优势度等列表,通过一致性和拍卖阶段,优化目标分配方案,并借鉴自然界鸟群、鱼群等群居性生物的群体协同运动机制,利用“避撞-结队-聚集-攻击”集群行为规则模型(Separation Alignment Cohesion Offense,SACO),结合集群动态拓扑交互机制,建立支持不同通信拒止等级环境下的导弹集群运动决策模型,使导弹集群涌现出宏观的作战行为。仿真结果表明,本文设计的方法能够在不同通信拒止等级条件下进行多目标分配和决策,涌现出宏观的集群作战行为,并具有较好的优化性能,其计算效率相对于其他方法具有更明显的优势。

针对导弹末制导拦截系统,建立了导弹-目标相对运动非线性模型,将导弹-目标拦截问题转化为非线性系统微分博弈问题。考虑到Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程难以找到解析解,提出了采用策略迭代(PI)算法构建一种在线自适应动态规划方案,通过建立评价神经网络和执行神经网络实现PI算法中的策略评估和策略改进。策略评估阶段通过在线的数据采集完成神经网络权值的更新,因此该算法的实现不需要显性已知非线性系统的内动态模型。重复进行策略评估和策略改进2个步骤,可迭代计算出导弹-目标拦截微分博弈问题的近似最优解。将该方法应用到导弹-目标拦截系统中,通过数值仿真验证了该导引律的有效性。

针对多无人机执行编队飞行任务过程中在时间、空间、姿态多维度协同配合的问题,提出了一致性算法和领航跟随法相结合的无人机编队控制方法。基于领航跟随法将无人机分为领航机和跟随机,领航机和跟随机共同组成无人机编队。在此基础上设计了无人机运动学模型和基于一致性算法的编队控制器。实现了无人机编队飞行控制系统,控制多无人机执行协同探测编队飞行任务。最后,使用三台无人机开展飞行实验,验证了该编队飞行控制方法的有效性,为使用无人机模拟卫星来测试星载有效载荷设备提供了支持。

针对传统的显控软件研制方法在时间性能上的不足,进行全面分析并定位症结,提出一种使用UI资源的显控软件快速实现方法,设计实现航天订制的“所见即所得”界面设计工具AutoDesigner,通用化交互逻辑执行框架AutoUI和界面接口测试工具UiTestSender,开展基于UI资源的显控软件架构设计,并验证显控软件快速实现方法的实践效果。工程实践验证表明该方法能大幅缩短显控软件研制时间,助力航天软件研制降本增效。

结合运载火箭滑行段绕心动力学模型,提出进行多子样飞行数据挖掘的必要性。首先,在标称模型分析的条件下,分析了参数之间的关联性,建立了特征参数矩阵。其次,给出基于权重的飞行数据聚类的分析方法和步骤。最后,采用实际的飞行试验数据进行仿真,验证了方法的有效性。

针对高速飞行器与拦截器的攻防博弈问题,研究了一种基于双深度Q网络(DDQN)的改进算法。该算法针对经典DDQN样本利用效率低的问题,设置多个经验池,并将一轮对抗中Q值的累积时序差分误差(TD-error)与累积奖励值相结合,通过模糊推理计算样本存储至不同经验池中的概率。再根据累积奖励的时序差分误差设计积分抽样器,从不同经验池中抽取样本进行训练。模型的奖励函数设计原则为在成功突防的基础上减少自身机械能消耗。实验结果表明,相比于经典DDQN算法,改进算法能够有效提高样本利用效率,为解决高速飞行器机动突防问题提供了一种新思路。

为了解决TVM编译器在航天应用过程中优化时间过长的问题,针对TVM的自动搜索框架Ansor,提出一种新的基于LightGBM算法的成本模型来预测代码的运行时间。LightGBM算法由于减少了分裂点数量、样本数量、特征数量,使得新成本模型有效地降低了计算量,在不损害准确率的条件下加快了模型的训练速度,缩短了优化时间。实验结果表明,在相同的优化任务下,具有新成本模型的Ansor在优化时间上提高了1.6倍,整体推理时间提高了6.1%。

针对红外图像在军事应用中低对比度、高噪声、细节模糊的缺陷,提出了高动态红外图像自适应增强与压缩算法。该算法基于小波变换将红外图像分成基础层低频信息和细节层高频信息。利用自适应伽马变换对图像基础层的低频信息进行拉伸,并设计门限阈值去除无效灰度值,以提高动态范围内图像的对比度。通过双边滤波对细节层的高频信息进行降噪处理,并将高频信息与低频信息加权融合,以达到最好的处理效果。融合后的高动态范围图像直接线性压缩至低动态范围。实验结果表明,算法能够有效的提升红外图像对比度,并且突出了图像纹理特征。

为了提高导航卫星平台时间的精度以作为卫星时间的备用基准,采用了软硬件相结合的平台时间管理技术。针对星载计算机自守时偏差,提出了一种以载荷系统时间为基准,软件可在轨自主标定、自主校正的时间精度维持方法,实现卫星平台时间比传统星载计算机自守时时间精度提高3个数量级。通过对地面试验数据及卫星在轨运行的分析验证了该方法的有效性。

为解决弹载信息处理器NAND Flash存取关键数据时,采用坏块管理和数据备份机制仍然无法避免的数据错误问题,提出一种NAND Flash全生命周期高可靠数据管理方法:以DSP软件进行坏块管理为基础,结合一种基于FPGA的改进BCH ECC校验算法,对弹载信息处理器NAND Flash全生命周期进行坏块检测评价,来提高数据管理的可靠性。提出的改进BCH ECC校验算法,采用PE单元复用方式实现读取NAND Flash数据时检9纠8实时检测。相比传统BCH ECC校验算法,该算法检测准确,占用FPGA逻辑资源少,检测速度快,非常适合高可靠性、强实时性弹载信息处理器应用场合。仿真效验结果表明,采用该方法可有效提高NAND Flash数据管理可靠性。

为了更精确地解算DGPS整周模糊度,把仿生学中的蚁群算法应用到模糊度固定解搜索环节,并在传统蚁群算法的基础上引入自反馈因子,改善了传统算法在整周模糊度解算中收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点。实例结果表明,在和LAMBDA算法的1000个历元对比实验中,改进蚁群算法的搜索成功率要优于LAMBDA算法,且接近百分之百,利用改进蚁群算法解算的基线长度精度可达毫米级,证明该算法在实际应用中的可行性。