非线性分离算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。     

六自由度飞行实时仿真和功率谱法比较

大气紊流是飞机巡航状态中影响飞机运动的主要大气扰动现象,以奖状飞机和波音747为例,研究飞机受大气紊流影响所产生的飞行姿态变化。使用了两种方法进行飞行仿真,一种是基于六自由度飞行力学方程的实时仿真法,另一种是基于线性化小扰动方程组的响应频谱法。通过与试飞数据进行比较,分析两种方法的优缺点。研究表明,六自由度飞行实时仿真可以更好地模拟大型飞机大气扰动下的飞行状态,较准确地表征各项参数变化特性。     

Probability hypothesis density filter with adaptive parameter estimation for tracking multiple maneuvering targets

The probability hypothesis density (PHD) filter has been recognized as a promising tech-nique for tracking an unknown number of targets. The performance of the PHD filter, however, is sensitive to the available knowledge on model parameters such as the measurement noise variance and those associated with the changes in the maneuvering target trajectories. If these parameters are unknown in advance, the tracking performance may degrade greatly. To address this aspect, this paper proposes to incorporate the adaptive parameter estimation (APE) method in the PHD filter so that the model parameters, which may be static and/or time-varying, can be estimated jointly with target states. The resulting APE-PHD algorithm is implemented using the particle filter (PF), which leads to the PF-APE-PHD filter. Simulations show that the newly proposed algorithm can correctly identify the unknown measurement noise variances, and it is capable of tracking mul-tiple maneuvering targets with abrupt changing parameters in a more robust manner, compared to the multi-model approaches.     

飞行数据相容性检验技术

飞行试验测量数据中存在过程噪声和测量噪声,导致飞行数据之间不相容,国内目前常用的输出误差法不适用于耦合严重的直升机飞行数据相容性检验。采用增广卡尔曼滤波方法进行状态估计,大幅度地消除测量值中的误差;再用输出误差法对增广卡尔曼滤波估计的结果进行相容性检验,并将其应用于直升机四阶纵向等效模型辨识中。结果表明:提出的这种方法既解决了单独使用增广卡尔曼滤波进行数据相容性分析时由于初期收敛过程造成的滤波误差问题,又克服了单独使用输入误差法进行数据相容性时需手动修改时间延迟问题和测量值中误差过大时输出误差法无法收敛问题,使得检验效果与计算效率大幅提升。     

利用飞行试验信号对发动机模型辨识的研究

 利用飞行试验信号对发动机模型辨识进行了研究。在飞行过程中,发动机将受到各种随机扰动的作用,这种扰动将引起发动机特性的变化、在这种情况下,利用与发动机特性有关的信号进行发动机数学模型辨识对发动机自适应控制和状态监控有实际的意义。飞行试验是在H=3km、v=770km/h和H=13km、v=1540km/h时进行的,利用机载信号采集与记录设备录取了试验信号。介绍了信号的平滑和滤波方法,讨论了巴特沃思滤波器的设计和参数选择。为了得到无偏估计,采用递推广义最小二乘方法进行辨识,并得到了辨识结果。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用

基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波（ＥＫＦ）更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计（或称为飞行轨迹重构）问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明：提出的非线性近似滤波方法比ＥＫＦ有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比ＥＫＦ更好的结果。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

带有自适应参数近似的块控反步飞行控制器设计

针对有翼导弹含有未知气动参数时的飞行控制问题,设计了一种带有自适应参数近似的块控反步飞行控制器.分析了块控反步控制器设计的假设条件,并放宽了对指令信号和输入矩阵的部分限制.将导弹动态模型中的未知气动参数转换为待估计参数矩阵,采用自适应参数近似律对未知参数矩阵进行估计,相比使用神经网络逼近未知函数更为简单,易于实现.将滤...     

基于粒子群算法的飞机燃油箱热参数反演

为获取用于定量评估可燃性的飞机燃油箱热参数，从集中参数法建立燃油箱热模型的假设出发，基于粒子群算法和飞行试验数据，对某型飞机中央油箱热参数的反演进行了探索。选取了4种不同的参数作为目标函数，对比研究了目标函数的选取对热参数反演结果的影响。研究结果显示：反演得出的燃油箱热参数模型，其输出值与试验值变化规律一致，证明了该方法的有效性；其次以整体均方差为目标函数的反演结果与试验值最为吻合，模型输出值与试验值最大偏差为2.62 K；最后对整体均方差增加惩罚项的措施能够使反演后热参数模型满足适航规章的要求。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态算法

 针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。     

基于IMMKF算法的ADS-B监视应用目标跟踪

目标跟踪是机载广播式自动相关监视（ADS-B）应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波（IMMKF）算法的ADS-B 监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B 状态矢量量测数据作为IMMKF 算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明：相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF 方法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B 监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。     

飞机等效系统的在线辨识及其微机实现

引言 等效系统法是国外提出的评价带有复杂控制系统的飞机飞行品质的一种较有效的方法。它的基本思想是寻找一个带有等效时间延迟的低阶系统,使该系统具有或近似保留给定增稳飞机的高阶系统输出响应的主导特性,然后将低阶系统参数与规范要求相比     

民机四维航迹/姿态一体化自适应控制

出于运营效率和飞行安全的考虑，民用飞机在航路终端区需有效减少飞行总系统误差（TSE），提高空域资源利用率。在此航段中，飞行技术误差（FTE）是最主要的组成部分，需采用引导控制一体化的设计思想，实现民机起飞/着陆段四维航迹精确跟踪，有效减小飞行技术误差。基于回路传递函数恢复（LTR）技术协调设计随机线性系统状态观测器和最优控制器，解决大气紊流作用下的民机飞行控制系统设计问题。在此基础上，引入自适应投影算子估计大气扰动导致的气动参数不确定性，并对其作用效果进行补偿。仿真结果表明，基于LQG/LTR（Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery）控制技术的自适应飞行控制律可以有效抑制气动参数不确定性影响，能够实现民机四维航迹/姿态一体化高精度控制的目标。     

飞行器参数辨识的最优方波形输入信号设计

用动态规划法设计了旨在提高飞行器气动参数辨识精度的最优方波形输入信号。设计出的信号不仅在工程上易于实现,还在精度意义上达到了最优。为了避免加输入信号后飞行器状态离开线性工作点,从而导致模型失效,该设计方法还考虑了输出约束。用于某型飞行器的输入信号设计结果表明,该法是有效的。     

军用飞机状态估计与参数辨识软件包研制

在对最优输入设计、数据协调和数据分析分别进行研究的基础上,应用软件工程化方法研制出相应的软件,再通过管理软件进行统~管理,集成了~个完整的军用飞机状态估计与参数辨识软件包MASEPI。最后,通过仿真测试和实测数据处理,该软件包的有效性和实用性得到了验证和确认。现已应用于实际工程试验与试飞数据处理。     

模型预测滤波在机载SAR运动补偿POS系统中的应用

 机载合成孔径雷达（SAR）运动补偿用位置姿态系统（POS）的定位精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度,提出将模型预测滤波（MPF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）相结合的方法应用于POS中。该方法不需要假设模型误差为高斯过程,并能够在线实时估计并修正系统模型,有效解决了MPF算法与系统模型不完全兼容的问题。飞行试验结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度均明显优于目前工程应用中的KF和EKF,特别是大大提高了POS的定位精度;同时该算法与线性滤波KF的计算量相当,更好地满足了工程应用对导航精度和实时性的要求。     

Variational Bayesian labeled multi-Bernoulli filter with unknown sensor noise statistics

It is difficult to build accurate model for measurement noise covariance in complex back-grounds. For the scenarios of unknown sensor noise variances, an adaptive multi-target tracking algorithm based on labeled random finite set and variational Bayesian (VB) approximation is pro-posed. The variational approximation technique is introduced to the labeled multi-Bernoulli (LMB) filter to jointly estimate the states of targets and sensor noise variances. Simulation results show that the proposed method can give unbiased estimation of cardinality and has better performance than the VB probability hypothesis density (VB-PHD) filter and the VB cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli (VB-CBMeMBer) filter in harsh situations. The simulations also confirm the robustness of the proposed method against the time-varying noise variances. The computational complexity of proposed method is higher than the VB-PHD and VB-CBMeMBer in extreme cases, while the mean execution times of the three methods are close when targets are well separated.     

大气紊流环境下的纵向飞行参数响应分析

介绍了大气紊流环境下飞机纵向飞行参数的计算与匹配方法.由于紊流的随机性特征,飞行参数响应分析采用时域与频域相结合的方式,对某型飞机紊流环境下的纵向飞行参数进行了计算分析.采用所介绍的方法,可以获得比较合理的飞行情况来指导型号设计工作.