围绕低空经济背景下低空无人机具身导航的发展需求，本文从理论基础、关键技术路径与应用挑战3个维度进行系统梳理与分析：明确了具身导航相较传统导航在语义理解、环境交互和群体协同等方面的优势与研究价值；从传统同步定位与地图构建（SLAM）发展至视觉语言导航（VLN）与视觉语言动作模型（VLA）的技术演进过程出发，构建了面向低空无人机的具身导航技术框架；通过分析两个典型的应用案例，探讨了低空无人机具身导航在复杂环境下的实际应用趋势；对低空无人机具身导航的未来发展方向进行了展望，期望为智能自主导航的理论研究与行业应用提供有益参考。

针对无人机在执行自主导航任务过程中控制稳定性、导航准确性和泛化能力不足等问题，提出了一种脑启发的卷积-脉冲循环神经网络（CNN-SRNN）模型，实现了泛化性强的端到端稳定飞行导航策略。该网络架构模拟了果蝇大脑飞行控制回路功能，利用卷积神经网络CNN通过特征提取感知目标以形成高层视觉表征，并融合注意力机制以增强目标识别和定位精度，以循环连接的脉冲神经网络（SRNN）作为飞行导航控制器，实现时序运动信息整合与飞行控制。此外，基于Gershgorin圆盘理论设计了正则化策略以增强导航控制稳定性。在多样化环境中对无人机导航性能的评估表明，CNN-SRNN网络具有出色的场景泛化性、噪声鲁棒性与决策稳定性。进一步分析了脉冲循环神经网络活动与无人机飞行轨迹之间的编解码关系，揭示了类脑神经网络的导航控制机制，提高了模型可解释性。

针对无人机在低空复杂环境下传统景象匹配方法无法有效剔除离群点导致定位精度下降的问题，提出一种改进的景象匹配定位算法。该算法首先利用三元关系对初始数据进行构建，之后提出三角特征相似性度量和最大欧几里得距离筛选的三元匹配优化方法，减少计算成本并提高匹配的正确率；其次采用数据精细分化策略进一步提高算法的采样性能。仿真实验结果表明，所提算法对于无人机在低空复杂环境下进行景象匹配定位具有较好的准确率和实时性，提高了景象匹配的计算效率和定位精度。

针对吊挂时变负载的四旋翼无人机传统建模方法步骤复杂，以及面对复杂风扰传统PID自适应能力差的问题，提出基于凯恩法的动力学建模方法和一种自适应学习率的模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control， MRAC）方法。凯恩法通过力与偏速度相结合，避免了牛顿-欧拉法需显式分析绳缆约束力以及拉格朗日法需构建拉格朗日函数并计算二阶微分的步骤，简化了计算过程。自适应学习率的MRAC通过自适应学习率以及变参数控制，使得四旋翼无人机具有抵抗风扰以及时变负载变化的复合扰动的能力，实现对位置和姿态的准确控制。仿真结果表明，在时变负载和复杂风场的复合扰动下，自适应学习率的MRAC超调量抑制以及收敛速度均优于传统MRAC。

针对密集障碍物环境下传统路径规划安全性不足的问题，提出基于面状障碍区Voronoi图的安全避障路径规划算法。首先，建立障碍区最小溢出率的圆形覆盖模型；然后，设计基于圆形覆盖的Voronoi图构建算法，构建可飞区域的骨架，进而基于可飞区域骨架，融合无人机运动学特性设计路径生成算法；最后，通过3次B样条实现了路径平滑。仿真实验表明，与改进的A*算法得到的路径相比，本算法得到的路径在保持长度的同时，路径更为光滑、与障碍区的距离更远，体现了算法在避障安全性方面的优势。研究成果为复杂城市环境下无人机安全飞行提供了实用性的解决方案。

针对共轴无人机姿态在风扰环境下易产生显著偏移与持续振荡现象的问题，提出一种自适应反步姿态控制方法。首先，对共轴无人机采用机理建模的方式建立含风扰的姿态动力学模型；然后，针对风扰导致的力矩和模型不确定性采用神经网络估计干扰的幅值，并通过自适应反步控制器实现姿态控制；最后，采用仿真试验测试了控制系统的姿态跟踪性能与抗干扰性能，并与采用PID控制器的模型相对比。试验结果表明，自适应反步控制在姿态跟踪精度与抗扰鲁棒性方面具有显著优势，超调特性与振荡抑制能力明显优化，为复杂扰动环境下的共轴无人机姿态控制提供了有效解决方案。

针对应急无人机承载通信基站面临的资源约束所带来的挑战，提出异构融合架构并开展资源优化研究；首先根据应急无人机子系统特性，构建空天地一体化异构融合应急通信体系框架，其次根据资源约束提出了具体性能指标和功能要求，并针对性地提出干扰解决方案，最后通过链路预算和实测验证，初步确定了建议速率下的覆盖范围。确保应急无人机在关键时候“飞得远、看得清、管得住、用得好”，助力低空经济健康发展。

提出一种基于联邦对比学习的锂电池健康状态估计方法。首先，采用联邦学习方法联合多个客户端共同训练模型，在保护数据隐私的同时实现多个客户端之间的知识共享；然后，在联邦学习框架下引入对比学习思想，实现多个客户端之间的特征对齐，降低不同客户端之间数据分布差异，进一步考虑不同客户端的数据质量存在差异，提出一种动态加权聚合算法，降低低质量数据对全局模型的影响；最后，在18650锂电池数据集上验证了模型的有效性，在保护数据隐私的同时保证了健康状态较低的评估误差。

聚焦航天控制技术从古典控制、现代控制到智能体特征控制技术3.0的演进历程，论述了智能体特征控制技术3.0是航天控制系统未来发展的关键标志，重点阐述了控制技术3.0的“边飞边学”、“终身学习”、“新一代系统架构”等典型特征，深入分析了“智能赋能”、“机能增强”与“信能提升”的关键技术，在此基础上，围绕大模型赋能、软件工厂等典型场景，引出对未来航天智能控制发展的思考。

装备异常时序数据生成是工业智能运维领域的核心挑战之一。针对传统装备数据生成方法在异常生成中存在的潜在空间耦合性强、物理规律违背及异常模式单一等问题，提出一种因果解耦的变分自编码器方法，通过引入因果图约束潜在变量独立性和嵌入物理方程作为解码器先验知识，并结合动态扰动策略生成多样化异常数据，实现了装备异常时序数据集的智能化生成。实验表明，该方法在单因精确控制、拟合时间维故障传播以及物理约束可控性方面具有良好的适应性。在多个跨领域公共评测数据集上，生成异常数据的物理合理性、可解释性和检测模型训练效果均显著优于现有方法。

针对飞行器在不同本体参数偏差与环境干扰下的姿态精确稳定控制难题，提出一种融合小世界脉冲神经网络（SW-SNN）的强化学习姿态控制方法。构建了具有小世界拓扑特性的脉冲神经网络作为控制器核心，并基于近端策略优化算法设计了增强型Actor-Critic框架；通过时空反向传播算法更新SW-SNN参数，实现了策略的在线优化与离线评估的协同机制；进一步设计Lyapunov稳定性奖励机制，动态优化系统能量函数以增强渐近稳定性，并引入姿态角跟踪误差速度平滑性及连续惩罚项，建立稳定性约束与控制精度的联合优化框架。仿真结果表明，控制系统展现出快速动态响应，高控制性能以及强鲁棒性。在阶跃响应条件下，控制系统调节时间缩短至0.32 s，稳态误差低于0.001°；即便在气动力矩系数偏差为50%且惯性参数偏差为25%的极端条件下，控制系统依然保持稳定；设计的Lyapunov稳定性奖励机制使系统吸引域范围得到有效扩展，确保了控制系统在更大操作范围内的鲁棒稳定性能。

针对高速变外形飞行器在动态变形过程中引发的气动-变形-控制多重耦合问题，建立了六自由度动力学模型，推导了气动力矩耦合度矩阵，并对滚转、偏航及俯仰三通道的耦合强度进行定量分析，系统研究了攻角、马赫数及变形量对耦合特性的影响规律。研究表明针对本仿真算例，俯仰通道受变形影响最为显著，且随变形量增大呈非线性增长；滚转通道耦合程度中等，受攻角与马赫数共同作用，在低攻角及高马赫数条件下耦合效应增强；偏航通道姿态角间耦合度较弱，可在控制设计中适当忽略。此外，舵偏角耦合分析表明，滚转、侧滑通道解耦合，俯仰操纵耦合度较小，变形量对操纵耦合无显著影响。本文研究成果为高速变外形飞行器的解耦控制设计与飞行稳定性提升提供了理论支撑。

为综合优化传统无人机协同编队的鲁棒抗扰能力、收敛时间以及控制精度问题，提出了一种基于粒子群优化的多无人机快速鲁棒协同控制方法。设计了可实现有限时间收敛的多无人机协同编队控制器，加快了传统分布式编队的响应速度；设计了扰动快速观测器以补偿控制系统，该观测器可在有限时间内准确估计复合扰动，提升了编队控制精度和鲁棒抗扰性；在此基础上，同时考虑闭环系统的收敛时间以及控制误差，采用惩罚粒子群算法优化编队系统的设计参数，综合提升了多无人机鲁棒协同控制的飞行性能。

针对无人飞行器飞行环境强干扰，离线轨迹优化方法难以快速准确地获得轨迹末端速度问题，提出一种基于改进门控循环神经网络算法的速度预测-控制一体化算法，速度预测部分基于轨迹数据样本库训练神经网络模型的参数，以目标点位置、当前高度、速度和倾角等十一维特征序列作为输入网络，以最终时刻的速度为输出，从而获得能够预测末速的神经网络模型。基于速度预测的结果，运用速度与位置解耦的控制方案进行落速控制，根据预测的终端状态偏差校正生成落速闭环控制量。最后对所设计的速度预测及控制方法进行六自由度仿真验证，仿真结果表明该算法可以在六自由度闭环条件下实现对末速较为准确有效的速度预测及控制。

针对航班化航天运输飞行器的飞行能力在线评估问题，提出一种在线可达域定制化计算方法。首先，在给定约束和初始条件下，设计了围绕当前轨道平面形成的可达轨道包络计算方案；其次，设计了异构加速的定制化方法与硬件产品模块，可快速实现可达轨道包络的在线计算，并能够针对特定轨道进行燃料最优的规划制导；最后，从可达域计算分析与规划制导等方面对该方法进行验证，结果表明算法收敛性好、可快速计算可达域包络且控制量能够平稳适应轨道参数的变化。

针对飞行器末制导过程面临的环境不确定性大及任务类型多样的特点，提出一种基于通用策略-在线系统辨识器的元强化学习算法。该算法包含针对通用策略的强化学习训练阶段和针对在线系统辨识器的监督学习阶段，并通过分阶段迁移学习设计和基于伪蒙特卡洛的小方差策略梯度估计保证了在多任务场景下的训练可靠收敛，使所得制导策略能够适应多种末制导任务场景。仿真结果表明，所得制导策略能够同时适应“标称”“初始相对状态散布”和“模型扰动”等多种末制导任务场景，且在各任务场景下相比传统偏置比例导引方法均实现了制导性能的提升。

利用无人机等设备进行低空巡检是未来低空经济中的典型应用场景，红外成像作为低空环境感知的重要手段，其可信的数据集获取面临成本高、保密性难以保证的问题。本文提出了一种基于风格迁移的目标移植方法生成仿真红外图片。该方法以有限元分析求解目标温度场为基础，再考虑大气传输效应渲染生成初步的仿真图像，最后使用基于卷积神经网络的风格迁移技术，实现目标与真实红外背景图像之间的高质量移植。在实验中与传统方法在3个不同场景下进行对比，并在信息熵、峰值信噪比等客观指标下进行定量评估。实验结果表明，本文的方法在3个场景中信息熵、峰值信噪比、标准差、平均梯度及空间频率分别平均提高了5.82%、1.03%、4.24%、10.5%及33.58%。证明了本方法生成的图片在高频信息与细节保留方面与传统方法相比取得明显优势。

基于二体动力学和进入速度/逃逸速度确定行星借力双曲轨道面，通过近行星点高度调整进入/逃逸双曲轨道渐近角，结合近行星点加速/制动速度增量，确定逃逸速度方向。基于绕日椭圆轨道和行星双曲轨道之间的转换算法，以及近行星点高度迭代算法，快速推算转移轨道，确定进入/逃逸双曲轨道参数。以2015 XF261小行星防御为例设计金星借力转移轨道，给出了探测器的转移轨道、转移时长和速度增量需求，仿真结果表明快速推算行星借力转移轨道解析解，可以大幅减少转移轨道搜索时间。

针对固定翼无人机在区域覆盖监视任务中存在的动态探测特性与传统方法适配性不足问题，本文首次提出一种基于多机协同联合探测概率模型的优化部署策略。针对两机盘旋飞行并立协同覆盖监视，考虑无人机对目标的空间探测概率和时间监视占比，以最大化有效覆盖区的内接矩形为目标，设计了迭代优化算法求解两机最优部署参数。进而扩展至多机协同覆盖监视场景，设计了正方形网格化无人机部署方案。仿真结果表明，相比传统强效区覆盖，当空间探测概率为90%、探测时间间隔小于40 s时，可使有效监测区域面积提升80.8%，执行区域覆盖监视的无人机数目减少60%。

本文提出了一种基于Chebyshev正交域变换的高轨道航天器定位方法，该方法通过Chebyshev正交域变换，将一段时间内时变的接收机坐标，变换到不变的Chebyshev系数域中，从而将航天器观测得到的、不同历元间的稀疏测距信息有效结合，实现对多历元观测量的联合解算。在可见卫星稀疏的情况下，该方法可借助历史观测信息为当前历元的定位提供有效约束，实现对中高轨道航天器连续且可靠的定位。此外，基于Chebyshev正交域变换的定位方法可以有效处理观测过程中出现的随机误差，在一定程度上提高GNSS定位的精度；经过实验和仿真模拟可得，该方法对于随机噪声的处理优于扩展卡尔曼滤波，在计算速度和定位精度方面均优于传统的最小二乘法，可以在高轨环境下实现对航天器伪距级的连续定位。

随着信息化技术的快速发展和产品复杂性的显著增加，实物实验的成本不断攀升，仿真技术成为系统设计优化的关键工具。然而，传统仿真算法在调度过程中存在计算资源消耗大、全局优化难及适应性差等问题。针对这些问题，本文提出了一套基于深度强化学习的通用仿真算法调度平台方案，包括基于SAC的任务清单分发算法和基于DQN的计算任务调度算法。SAC算法通过智能决策将任务分发至计算节点，优化任务执行效率；DQN算法则通过经验分类方法提升计算节点的自主调度能力，提高资源利用率。实验结果表明，所提出的算法在任务完成时间和资源利用率方面均优于传统算法，验证了其有效性和先进性。

针对高超声速飞行器飞行控制中攻角约束难以满足和跟踪误差易超出限制等问题，提出了一种基于固定时间滑模扰动观测器与预设性能方法相结合的非对称时变约束反步控制方案。首先，建立高超声速飞行器纵向动力学模型并划分出速度子系统与高度子系统，将子系统转换为严反馈模型进行反步控制器设计；然后，通过结合预设性能方法与非对称障碍函数，设计了一种新的控制方案，确保攻角误差严格维持在预设的时变区间内。此外，本文引入了固定时间滑模扰动观测器，使得扰动估计误差能够在固定时间内收敛，确保系统能够在外部干扰的情况下稳健运行。仿真结果验证了该控制方案的有效性，相较于传统控制方法，本文方案在攻角约束与跟踪精度方面表现出更优的控制性能。

提出了一种圆型限制性三体问题下基于深度神经网络的最优地月双脉冲转移轨道预测方法：首先，选择三类地月双脉冲转移轨道族，并利用每条转移轨道的状态量构造双脉冲转移轨道数据集；然后，在数据集中确定轨道的输入状态和预测状态，构建用于进行轨道状态预测的深度神经网络；再将每一类地月双脉冲转移轨道族作为训练集，用训练集中的轨道数据来训练神经网络；最后，根据训练结果，通过设置地月双脉冲转移轨道在近地轨道上的初始状态来预测转移轨道的状态量，并根据预测结果选择每一种轨道族中的最优地月双脉冲转移轨道。仿真结果表明：利用深度神经网络能够通过地月双脉冲转移轨道的初始状态快速预测转移轨道的状态量，预测结果具有较小的误差值，根据预测结果可选择最优地月双脉冲转移轨道。

聚焦于飞行器稳定自旋角速度的选择问题，研究并提出了一种基于飞行器自旋稳定判据的稳定角速度选择方法。通过对自旋飞行器锥形运动动力学特性开展理论分析，从机理层面揭示了静稳定力矩、Magnus力矩及阻尼力矩对弹体定轴性的耦合作用规律。基于质心与压心位置偏差条件下的锥形运动角动力学模型，构建了系统特征方程并运用劳斯-赫尔维茨判据建立了动态稳定性判据。进一步在传统三自由度弹道基础上，利用所建立的锥形运动动态稳定性判据推导出自旋角速度的可行域，并据此设计出飞行器稳定的自旋转速方案。数值仿真结果表明，该方法能有效抑制锥形运动发散，而且能降低俯仰/偏航通道的控制能耗。上述研究成果为利用飞行器自旋特性实现低能耗姿态控制下的定轴飞行提供了技术路径，具有重要的理论和应用价值。

针对飞行器在结构扰动、气动参数变化及外部环境干扰下控制性能易退化的问题，提出一种融合深度确定性策略梯度算法与传统PID控制器的混合控制方法。以PID控制器提供初始稳定控制能力，通过强化学习策略实现飞行控制器的在线自适应调节，构建以飞行器为对象的非线性动力学仿真。实验结果表明，在典型高度阶跃控制任务中，该方法将系统响应时间缩短了62.8%，超调量与稳态误差变化均控制在1%以内，即使在参数上下浮动20%的复杂条件下仍保持高精度控制。与传统PID控制器相比，本研究在响应速度、稳定性和适应能力等方面表现更优，具有较好的工程应用前景和价值。

针对运载火箭自动化测试以及航天软件研制周期短、质量要求高等要求，设计了一种采用配置文件的运载火箭测发控系统自动化测试方法。将测发控系统软件功能进行模块化设计，抽象出可重用的人机交互、数据通信、流程驱动、数据判读和日志记录等5个模块，流程驱动模块负责驱动自身和各独立模块按照各自的配置文件运转工作，在提高系统自动化测试能力的同时，提高软件的重用率和降低软件设计复杂度，从而保证提高系统的可靠性并加快研制进度。

针对地球同步轨道（GSO）多目标飞掠成像服务任务规划问题，提出了基于新轨道构型的两层任务规划方法。首先分析了现有研究中应用的轨道构型和机动策略，提出利用冻结大椭圆轨道（F-HEO）开展任务。基于J ₂动力学模型，考虑时间和位置一致性约束，研究了近地点双脉冲机动策略。在此基础上，构建了内层单目标机动规划和外层多目标序列规划的数学模型。内层采用动态邻域搜索（DNS）加快搜索速度，外层利用遗传算法求解全局最优。最后，针对典型的GSO目标构建了仿真算例。仿真结果验证了任务规划方法的可行性、合理性和精度，同时表明，DNS能够有效缩短内层优化运算耗时，F-HEO具有燃料和时间消耗更低的优势。

对于极零结构的液体晃动控制问题，提出了使用干扰力矩补偿的方法。通过扩张状态观测器（ESO）估计得到总的干扰力矩，并将其作为一路控制指令进行使用。基于运载火箭典型动力学模型，推导了箭体的传递函数，得到了极零结构与干扰补偿力矩的关系。结合工程应用，给出了该方法使用的建议，并通过实例计算证明了方法的可行性，具有一定的参考价值。

针对航空航天载具所搭载的旋转调制惯性导航系统在冷启动时难以短时间内实现精确初始对准的问题，提出一种基于递推最小二乘（RLS）且采用多位置对准的全新对准方法：该方法以惯导系统速度误差分析为依据，推导误差速度与姿态失准角以及惯性测量单元零偏的关联方程，实现惯导系统的误差修正；运用RLS估计和迭代优化，解析出初始目标对准误差参数；通过仿真实验和实物实验进行验证。结果表明，在短时间内冷启动的情况下，该方法相较于传统卡尔曼滤波对准算法，能够达到显著提升惯导系统方位角的初始对准精度的效果，使惯导系统在各方位下对准所得方位角的均方根误差平均减少约42.7%。

提出了一套满足型号软件要求通用、能够快速计算和支撑功能丰富的运载火箭弹道规划系统设计方法。该系统由规划计算、综合管理、综合分析、规划数据库和可视化等5个模块构成。通过架构设计与算法优化，解决了运载火箭弹道规划中计算效率、通用性及决策协同的关键矛盾，为高密度发射任务提供了可扩展的技术支撑，具有一定的工程应用价值。

针对多航天器编队飞行问题，考虑模型不确定性以及外界扰动的存在，提出了一种结合自抗扰与预设性能控制的分布式编队跟踪控制方案。首先，基于自抗扰控制原理，利用扩张状态观测器对系统不确定性和外界扰动进行估计和补偿；其次，采用预设性能理论设计保性能控制器，使得多航天器系统能够形成并保持期望的编队构型，同时具有固定时间收敛性；在此基础上，利用李雅普诺夫理论证明闭环受控系统的稳定性，并通过对比仿真，验证所设计算法在暂态以及稳态性能上的优越性。

针对小行星附近近距离探测场景，研究提出了一种结合Flipped Radau伪谱离散方法和凸优化技术的小行星附近防碰撞小推力轨迹优化方法。引入一种四质点引力场模型构建方法，提高了引力场计算效率并确保了精度。基于Flipped Radau伪谱法离散动力学方程，并施加椭球约束实现防碰撞，建立轨迹优化问题。通过现有的凸化技术将问题中的非凸项凸化，建立伪谱凸优化问题，随后逐次迭代标称值，直至收敛得到最优轨迹。研究方法实现了小行星附近平衡点之间的小推力防碰撞转移轨迹优化，在复杂的小行星探测场景中展现了较好的收敛性能和计算速率，为小行星探测及其他深空探测任务提供理论与技术支持。

针对现有反馈增益设计基于特定标称轨迹的局限，提出一种基于控制收缩度量（CCM）的大范围跟踪制导方法，以匹配快速发展的火星动力下降轨迹机载规划能力。分析了动力下降模型的CCM条件，将CCM矩阵和动力学模型参数化并近似为多项式函数，利用平方和规划方法离线求解CCM矩阵；飞行过程中以CCM矩阵为基础，通过数值积分获得控制输入。仿真结果表明，所提出的收缩控制方法能够跟踪指定质量和推力范围内不同初末运动状态和飞行时长的标称轨迹。

为避免传统建模方法存在的额外计算负担，本文采用六维参数扭量对四旋翼无人机进行位姿一体化描述，实现位姿紧凑参数化，建立无奇异、无冗余的动力学模型。基于Lyapunov稳定性理论，设计融合双曲正切滑模面与双曲余弦切换项的新型控制器，通过LaSalle不变集原理严格证明闭环系统全局渐近稳定性。最后基于Links-RT半实物仿真平台进行验证，结果表明该方法较传统方案在动态性能、扰动抑制及实时性方面均有提升，验证了其工程可行性。

针对具有输入时延的多飞行器提出一种分布式预设性能协同制导律。设计一种新的连续型预设性能方法以提高制导性能，同时保证系统误差的动态性能和静态性能。结合连续型预设性能方法和有限时间控制理论，分别设计沿视线方向和视线法向的协同制导律，实现多飞行器同时打击静止目标。仿真结果表明，采用所提出的协同制导律的多飞行器能够以预设的动态性能和稳态性能命中静止目标。

针对运载火箭在大气层外的入轨飞行段可能出现的推力故障问题，提出了一种基于多算子差分进化算法的轨迹重规划方法。在传统差分进化算法的基础上，引入了混沌映射和多种群并行计算，从而改善了传统方法在处理轨迹重规划问题时的计算速度慢和容易陷入局部最优解的缺点。同时设计了一种决策向量处理机制，专门解决时间变量的无序和重复问题。实验结果表明，该算法在收敛精度和运行时间上均优于标准差分进化算法。并通过与伪谱法和迭代制导算法对比，进一步验证了该算法在轨迹重规划问题上的有效性和准确性。

针对空间母平台携带多个子平台与多个目标航天器快速交会场景，提出了基于两脉冲规划的多对多快速交会方法。首先，给出机动能力有限的航天器单脉冲可达域半解析求解方法，减小了计算量，通过母平台可达域覆盖目标轨道，计算得到母平台的脉冲速度大小，以脉冲机动后母平台与目标航天器在未来相对距离最小的原则，获取最优的脉冲速度方向；其次，以燃料最优为性能指标采用遗传算法对母平台脉冲次序进行优化，得到母平台机动后释放子航天器的轨道位置；最后，各子航天器以时间最短为目标，基于兰伯特机动求解了变轨机动点与目标轨道交会点，完成对多个目标航天器的快速交会。仿真结果表明，母平台携带的子航天器能够在母平台燃料消耗最小及子航天器与目标航天器交会时间最短的条件下实现与多目标航天器的快速交会。

针对除冰无人机系统在风场扰动和除冰碰撞下的位姿耦合控制问题，提出一种基于扭量理论的除冰无人机位姿一体化粒子群优化滑模控制方法。该方法建立了包含风场扰动与碰撞冲击的除冰无人机动力学模型，通过扭量理论实现了除冰无人机系统位置与姿态运动的统一描述。在此基础上，采用自适应增益调节机制协调位姿控制，在扭量框架下实现了位姿一体化控制。最后，通过仿真实验验证了所提方法在风扰和碰撞耦合的复杂工况下显著提升了轨迹跟踪精度和位姿抗扰能力。

针对星载跟瞄雷达安装误差对数据融合精度的影响，提出一种基于同目标观测的多雷达空间配准算法。该算法将不同跟瞄雷达对同一目标的测量矢量做叉乘处理，再将叉乘矢量投影到指定的平面内建立与相对安装偏差角之间的关系，通过推导观测误差特性验证了适用最小二乘估计算法的无偏性。通过模拟卫星在轨实际工况进行仿真验证，结果表明该方法能够不依赖卫星姿态测量信息，可准确快速地实现不同雷达的空间配准。

针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题提出了一种基于强函数的控制方法，以提高系统的鲁棒性及跟踪精度。首先，对无人机的位置环设计了扩张状态观测器，以补偿外部扰动的影响；然后，基于强函数系统设计了位置环控制器；此外，考虑到四旋翼系统的多环耦合特点，将上述观测器和控制器的设计方法同步应用到姿态环。通过仿真实验表明本文所提控制方法可使稳态误差收敛至设定值，实现高精度的轨迹跟踪，且具有简明的实施特性。