自由飞行空间机器人通用运动学模型及其仿真

本文了一种新的通用运动学模型。这一模型和以前方法不同，用通用方法导出能求机器人任一部分速度的通用方程式，同时这种通用模型由于运动学方程式表达式简单，所以计算速度很快，从而为空间机器人实时控制提供条件。本文首先在通用运动学模型所需的基本概念基础上推导出通用的运动学模型方程式，其次对该运动模型给以分析，最后通过仿真实验方法证明了本文提出的通用运动学模型比以往的几种运动学模型计算速度快的结论。     

卡尔曼滤波中动态模型的分级解耦

本文对卡尔曼滤波中动态模型的解耦提一种新的方法，这种方法其实质是把对整个动态模型的并联滤波估计变成对整个动态模型的分级串联滤波估计。这种分解耦的方法即可用于线性动态模型又可用于非线性动态模型。对于阶数很高的非线性动态模型，这种方法对于提高估计精度，减少量和计算时间，更有其优越性。本文利用一个九阶非线性动态模型进行仿真计算。计算结果说明了这种方法的有效性。     

Bass模型参数估计方法研究综述

详细介绍了新产品扩散Bass模型及其各种参数估计方法.模型的参数估计是影响模型准确性的一个重要方面,不同的参数估计方法,会使模型拟含结果相差很大,本文在对以往Bass模型参数估计方法进行分析评述的基础上,介绍了一种新的模型参数估计方法一蚁群算法,通过比较分析,认为蚁群算法将是一种更好的Bass模型参数估计方法.     

多重共线性诊断及其在飞行器非线性气动模型结构确定和参数估计中的应用

本文基于飞行器气动建模的目的，详细地给出了不同情形下非线性气动模型的多项式及样条函数描述方法。指出由于多种因素的影响，必然导致候选非线性气动模型结构中存在共线性问题，从而使得传统的模型结构确定和参数估计方法不再适用。本文基于共线性诊断，候选模型的选择及主元回归等方法 效地解决了存在共线性情况下非线气动模型结构的确定和参数估计问题。     

一种基于模糊机理模型的混事建模方法

本文提出了一种基于模糊机理模型的混合建模方法。采用模糊逻辑系统建立机理模型，RBF神经网络建立系统的补偿模型。这种方法具有建模精度高、物理意义明确以及适应范围大的特点。仿真结果进一步证实了这种方法的有效性。     

费用模型研究

本文综述了国内外航空航天型号费用模型的研究现状。着重介绍了在不同样本情况下,建立生命周期费用模型(LCCM)和费用估算模型(CEM)所采用的方法以其所获得的结果。     

分离制导系统工具误差的实用误差模型的建立

本文提出了一套适用于制导系统工具误差分离的线性模型的建立方法。通过一个实例进行了仿真计算,结果证明,本文所提方法是可行的。     

平面谐波传动设计中的几何—优化模型

本文介绍了以椭圆凸轮为发生器、便于生产实际应用的设计平面谐波传动的几何——优化模型和数值方法,并用实例验证了这种模型和方法的可靠性。     

球形贮箱内液体晃动的动力学模型

本文介绍应用力学相似原理,建立球形贮箱内液体晃动的单摆模型以及通过实验确定有关单摆模型参数的方法,对实验曲线进行了多项式拟合。     

基于签名的控制流错误检测算法检测能力的验证模型

目前主要采用实验测试的方法对基于签名的控制流错误检测算法进行评价,但由于控制流错误模型的不确定性,而导致测试结果存在一定的偏差,本文尝试采用模型验证的方法评价控制流检测算法的错误检测能力。本文首先简述了基于签名的控制流错误检测算法的基本原理,其次,提出了控制流错误跳转关系表示方法和指出了传统的控制流错误检测能力分析方法中未考虑的影响检测能力的因素,接下来,结合这些因素提出了基于签名的控制流错误检测能力验证模型,最后给出实例,通过验证模型分析了目前典型的基于签名的控制流错误检测能力。
     

一种新的实时参数估计方法

研究导弹控制系统仪器测试时动态模型的实时参数估计 ,利用递归傅里叶变换作实时数据分析 ,提出了一种基于线性状态空间模型的实时参数估计方法。实际应用表明该方法可以得到准确的模型参数估计和适当的误差边界 ,且计算量少、动态模型估计参数收敛性非常好。     

非线性递推最小模型误差估计

基于最优控制理论和两点边值问题的不变式嵌入法，提出了模型不确定性非线性性系统递推最小模型误差估计，并推导了估计算法。仿真例说明，该方法是模型不确定性非线性系统状态递推估计的有效方法。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题，提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号，研究其变化规律：首先，通过线性消势法消除信号的线性趋势，将其转变为平稳信号，以便于进行谱估计；然后，采用Welch算法给出大致的谱图，结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数，以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题；最终，给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明，使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。     

卫星成本预测的蒙特卡洛优化模型研究

传统的卫星成本预测模型预测结果单一，未考虑相应的不确定性因素。对此，提出了基于蒙特卡洛方法的卫星成本预测模型。该模型综合考虑了卫星成本技术的不确定性并给出了预测值的区间范围和概率分布。为了降低应用该模型所产生的误差，提出了最优分层抽样的方法，并通过划分分层区间提高了抽样的效率。最后，将收集到的相关数据代人该模型，其结果精度大约提高了10％左右。可见，使用优化的蒙特卡洛方法进行卫星成本预测具有较好的精确度。     

一种基于粒子群优化的卫星仅测频被动定轨新算法

提出一种新的卫星对卫星仅测频被动定轨算法,采用粒子群优化算法(PSO)解决多维全局优化问题。首先,建立了卫星对卫星仅测频被动定轨的数学模型;其次,基于粒子群优化算法提出了对目标卫星轨道根数的估计方法;再次,推导了参数估计误差的克拉-美劳(CRLB)下限。最后通过计算机仿真对算法的性能进行了验证。多次仿真结果表明:该算法的参数估计误差接近克拉-美劳下限,且算法的运算量明显优于网格搜索法。     

基于UKF估计的卫星编队动力学建模方法

提出了一种基于估计的卫星编队动力学建模方法。以实际的经过简化建模的卫星编队动力学模型为基础,利用UKF算法对该模型与精确模型的模型差进行估计,并运用该估计结果对原有模型进行反馈补偿,以达到提高卫星编队建模精度的目的。为了验证该建模方法的有效性,对基于空间圆形编队的卫星进行了仿真实验。仿真结果表明,在忽略J2摄动力影响的情况下,基于UKF估计的建模方法大大提高了原有建模方法的性能。     

复包络数字滤波器的最大似然辨识建模

针对无线通讯系统和雷达系统的数字仿真中大量存在的复包络数字滤波器建模问题 ,提出了一种基于变量误差模型 (Errors- in- Variables Model,简记为 EV模型 )的频域最大似然参数估计方法。首先将实验测量值的中心频率移到零频 ,得到复包络滤波器的频率响应 ,然后使用最小二乘法计算复包络滤波器系数的初始估计值 ,最后使用数值迭代法对最大似然估计的代价函数进行优化 ,得到复包络滤波器系数的最佳估计。实验结果以及理论分析表明 ,与现有的复包络数字滤波器转换方法相比 ,最大似然法建模的过程更加直接 ,结果更加精确     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。     

一种运载火箭时变结构模态参数辨识的确定性演化方法

针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究，基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型，提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力，将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底，构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型，并发展了两步最小二乘估计方法，实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法，建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型，对所提辨识方法进行了验证，结果表明：墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数；与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比，具有更好的辨识精度，并且能够准确地反映出模态局部细节特征。