面向多星观测调度的分层迭代算法

提出一种基于分治策略的多星观测分层调度框架,在该框架下,用蚁群优化算法把任务分配至各轨道圈次上,并利用自适应模拟退火算法求解各轨道圈次的调度问题。根据各轨道圈次调度结果的反馈情况,再调整任务分配方案,重复上述过程直到达到算法终止条件。为了提高算法的性能,在设计蚁群算法的启发式信息模型时,应充分考虑卫星调度问题的领域知识;在模拟退火算法中设计两个邻域结构,采用动态选择策略在优化过程中确定最佳邻域搜索结构。仿真实验表明,该方法有效地降低了问题求解的复杂度,尤其在求解大规模多星观测调度问题时表现出优异的性能。     

考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法

为了解决脉冲星方位误差估计中卫星位置误差对估计结果的影响,提出一种考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法。为满足可观测性条件和保证尽可能低的矩阵运算维数,算法将卫星的位置误差标量作为增广状态。结合脉冲星方位误差估计基本原理,重新推得增广算法的状态及观测方程,并通过理论分析证明了算法的可观测性。最后仿真结果表明,当卫星位置误差导致传统算法的估计结果偏差较大时,该算法依然能够保证0. 01 mas的赤经和0. 3 mas的赤纬估计精度。不同方向的位置误差对方位误差估计精度影响较小。     

低地球轨道卫星网络节能方法

通常卫星的唯一能源来源是太阳能,因此星上网络设备的能源供应问题比地面网络的更加严峻。通过修改和扩展链路容量受限的最小代价多商品流模型来适应卫星网络这一特殊的体系结构,并基于低轨道卫星网络的多重覆盖机制和流量分布模型,改进现有的启发式算法来关闭冗余的卫星节点、星地链路和星间链路。在满足链路利用率和路由跳数增加比例约束的条件下,仿真实验中关闭上述三种参数的比例分别可达59%、61%和72%,卫星网络的总体节能比例可达65%。     

反临近空间高超声速目标拦截弹中末制导交接班窗口

在视线旋转坐标系下建立拦截弹与目标的相对运动方程,分析采用纯比例导引律捕获高超声速目标的充分条件,并推导出在交接班处的最优拦截几何,即零控拦截流型。定性分析了拦截弹速度、高度、导引头特性以及末制导捕获条件等在中末制导交接班时所受到的限制,在此基础上定义了中末制导交接班窗口的概念,并介绍了交接班捕获窗口的影响因素、用途、特性以及计算步骤。以纯比例导引律拦截高速目标为例,定量描述了交接班捕获窗口和零控交接班区域,并通过数字仿真实验验证了交接班捕获窗口的合理性。     

俄罗斯应对导航战举措

卫星导航系统作为重要的战场传感器,已经成为现代战争不可或缺的重要组成部分,围绕卫星导航系统的攻防博弈由此兴起。针对美国首先提出的导航战概念,俄罗斯为进一步提升导航战作战实力,有针对性地采取了应对举措。文章介绍了导航战概念及相关作战案例,具体分析了俄罗斯应对导航战威胁的主要举措,并结合美俄围绕导航战开展的攻防博弈,得出掌握现代战争制导航权的改进方向。     

基于Kullback-Leibler距离离散度的加权代理模型

复杂系统的仿真通常具有高维度、高计算量等特点,代理模型因其明晰的数学表达和良好的计算特性可用于逼近真实系统。加权模型对比单个代理模型来说,其稳定性和适应性更广。不同的代理模型其性能不一,根据特定指标,可以构造最优加权代理模型。基于代理模型预测分布以及Kullback-Leibler距离构造各子代理模型之间的离散度,并提出一种新的权函数构造方法。算例表明,该方法与最优子模型的精度相当,同时能提高对真实响应分布的逼近。     

新体制导航信号下I/Q幅相不一致对接收机测距零值的影响分析

随着现代化导航信号带宽的增大,由于可以大幅降低采样率,复信号采样的优势日趋明显。由于存在I/Q幅相误差,复信号采样对导航接收机伪距测量造成了一定影响。改进了信道非理想与I/Q幅相误差共同影响BPSK/QPSK信号零值测量的分析模型;在该模型基础上,推导得到了任意I/Q误差和信道非理想特性影响BOC信号伪距零值的模型;探讨了二者在频域抗干扰应用场景下引起的零值变化;理论分析与软件接收机仿真结果高度吻合,误差在1.5×10^-4码片内,证明了分析模型的精确性。该分析方法可用于对高性能导航接收机信道特性进行事先约束及筛选,以确保干扰场景下的零值变化满足要求。     

主星带伴随微小卫星编队SAR系统的空间分辨率分析

根据主星带伴随微小卫星编队SAR系统的结构特点,建立了双站SAR系统的几何模型,然后推导分析了距离分辨率和方位向分辨率的解析表达式,最后仿真分析了以ENVISAT作为主星、"干涉车轮"的距离分辨率和方位向分辨率随主星到编队小卫星的距离、相对轨道高度的变化情况,并且与主星SAR的分辨率进行了比较。结果表明:(1)空间分辨率大小随波束入射角的变化基本上与主星一致;(2)空间分辨率随主星与伴随小卫星的距离增大而增大;(3)空间分辨率之差随微小卫星相对椭圆轨道短轴的增加而增加。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

通道失配对GNSS阵列抗干扰性能的影响分析

卫星导航接收机极易受到电磁干扰的影响,基于阵列接收机的空时(频)抗干扰技术被证明是目前最有效的抗干扰手段。在工程实现时,阵列通道存在通道失配,本文以统计性能的评估方法评估了通道失配对阵列抗干扰性能的影响。研究结果表明,通道间群时延偏差和幅度失配是导致阵列抗干扰性能下降的主要因素,前者可通过增加空时滤波器阶数来消除影响,而后者对空时滤波器阶数不敏感,需要进行必要的校正。