外弹道容错拟合微分技术及应用

针对现有数据微分处理方法的缺陷,采用容错思想改进了传统的数据处理算法,提出容错拟合微分技术。新算法有效地消除了各类孤立型野值和斑点型野值的不利影响,降低了算法对随机误差的敏感性,提高计算弹道的可靠性和精度。通过仿真计算和工程实践,验证了该算法的有效性和适用性。     

样条节点优化方法及其在弹道表示中的应用

精确的主动段弹道表示模型是高精度弹道参数估计算法的关键。针对等距节点样条模型表示主动段弹道截断误差过大问题,引入一种基于残差的自适应样条节点优化方法,用自由节点样条表示主动段弹道,并根据假设检验理论给出算法中的阈值确定方法。仿真结果表明,经该方法进行节点优化后的样条模型,不但能有效控制模型误差,当检验水平较高时,还能初步识别导弹主动段特征点。     

拟合任意空间曲面的B3样条方法及其实现

在计算机辅助几何设计中,曲线,曲面拟合多彩多项式作为基函数,本文通过几种曲线,曲面生成算法分析,提出了一种Ｂ３样条的拟合方法。它具有Ｂ样条的主要优点,且通过所有型值点,这一方法适用于自由曲线,曲面的设计。本文还结合拱坝体形设计实例说明了用此方法进行造型设计的方法。     

关于非均匀网格高精度格式的误差分析方法

以三次样条重构有限体积方法为例,研究非均匀网格上截断误差的分析方法。通过推导得到了分析非均匀网格上截断误差的基本准则,即在非均匀网格的截断误差分析中,要保证不显式或者隐含地改变数值方法对应的模板点——当不满足这一准则时,误差分析会得到不自洽的结果;而满足这一准则时,可保证分析结果的正确性。利用正确的误差分析结果,可发展进一步提高计算精度的措施。据此发展了扩散项在非均匀网格上达到三阶精度计算方法,从而可以使对流项和扩散项的计算达到一致三阶精度。     

单点金刚石车削非球曲面测量数据样条拟合算法研究

在分析离散数据插值与逼近方法的基础上,讨论了B-样条拟合算法;并针对超精密非球曲面的测量数据,分析了B-样条拟合算法的拟合误差与阶次的关系,同时与多项式最小二乘拟合做了比较.对比结果表明,B-样条拟合能达到更高的精度,并建议在非球曲面拟合中采用4阶次B-样条、51个控制节点,能达到较好的拟合效果.     

一种新的基于小波理论和B样条函数的测量数据分析方法

飞行器测量数据是由不同频率的时间序列迭合起来的信号，据此提出一种新的基于小波理论和B样条函数的分析测量数据的时频联合估计方法。该方法采用Gaussian函数的一阶导数和db8小波进行测量数据随机误差的一次和二次估计，应用三次B样条函数构建测量数据模型，实现了测量数据随机误差统计特性精确描述和系统误差准确估计，从而满足对测量数据高精度的要求。     

用自助法估计外弹道测量数据随机误差分布特性

针对外弹道测量数据的有限性使随机误差的分布估计不够准确的问题,提出了基于Bootstrap（自助）方法的外弹道测量数据随机误差分布特性估计。首先对测量数据采用样条分频技术得到随机误差的初步估计,然后采用三次多项式拟合修正样本经验分布函数,替换传统Bootstrap方法中经验分布函数,得到随机误差的Bootstrap样本,计算Bootstrap样本的统计量,从而得到精度较高的外弹道测量数据随机误差模型。从仿真数据验证结果来看,解决了传统Bootstrap方法仿真随机样本相对比较集中的问题。     

三次样条插值法在气动导数计算中的应用

在飞行仿真建模过程中,快速、精确的气动导数查寻可以提高仿真系统的实时性和逼真性。在研究大量现有气动导数查寻方法的基础上,提出了一种运用三次样条法、双三次样条法进行气动导数查寻的新思路,该方法不仅避免了以往线性插值的"局部性",提高了计算结果的精度,而且还克服了函数(多项式)拟合法导致动力学模型通用性差的缺陷。仿真实验表明,该方法在气动力和气动力矩的计算中是有效的、可行的。     

B样条快速求值算法及其在曲线拟合中的应用

B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析,给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明,该方法具有并行计算结构和递推计算结构,利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方法比,它能够同步计算出k次B样条的所有k＋1个非零函数值,运算效率提高了2k＋1倍。在最小二乘法B样条曲线拟合算法中的应用验证了本文算法的有效性。     

船载外测设备动态测量数据的误差分离

为了全面分析研究测量船外测数据误差特性,须对测量数据中的误差进行分离,为此需找到合适的误差分离方法。通过对航天测量船船载测量设备工程背景复杂、数据产生过程复杂、误差源多等特点进行深入的分析,为船载设备测量数据建立回归分析模型,采用三次等距B样条函数作为测量数据误差分离的工具,用等距的标准B样条拟合测量系统的真实信号、系统误差,进而分离出随机误差。对大量原始测量数据误差的统计特性进行检验分析,得出了船载设备外测数据不同于陆基测量的一些误差特性——非独立性、子段非正态性、需用高阶AR模型描述。研究结果表明:使用标准等距B样条函数作为误差分离工具对于船载测量设备外测数据是适合的,样条拟合后的残差结果符合高阶AR模型。     

基于B样条模型的参数化卡尔曼滤波器设计

以标准B样条函数为基础,建立了以位置、样条系数为状态变量的参数化卡尔曼滤波器,用于解决外测数据的实时滤波问题。按照时间更新跨节点与否,分2种情况给出了状态转移方程。在时间更新跨样条节点时,使用样条函数的一阶连续导数条件,估计新增样条节点系数,由此实现滤波器在跨节点处的平滑过渡。通过仿真数据对新方法进行验证,并与已有的2类典型滤波方法进行比较,结果表明,本方法的滤波精度与另一类直接基于弹道信号表示的样条递推滤波方法精度相当,且可表现出更优的收敛性。新方法具有样条参数化模型的相同优点,可对时域信号全时段建模,可利用先验信息设计弹道优选节点而实现滤波性能优化,缺点在于状态更新的策略较为复杂。     

基于弹道动力特性考虑的不完全测量数据处理方法

针对试验任务中数据丢失的情况,讨论了如何结合遥测信息,充分考虑弹道动力特性提供样条节点,最终获得目标高精度的位置和速度参数估计的问题。首先,介绍了样条节点的概念及其反映的物理背景;然后,结合遥测数据处理的相应理论,提出了遥测弹道具有充分反映动力特性、保形的特点;最后,结合最优节点搜索方法和节省参数建模理论,运用样条约束的联合处理手段,采用改进Gauss-Newton法求解非线性方程,给出了相应的实测数据处理算例。结果表明,基于靶场现有高精度测量设备的跟踪数据,充分考虑弹道的动力特性,在某些数据丢失的情况下,仍然可以提供高精度弹道参数。相对于传统的融合低精度测元进行数据补偿的方法,文中所介绍方法对提高全程弹道精度具有重要意义。     

Trajectory Estimation with Multi-range-rate System Based on Sparse Representation and Spline Model Optimization

The classic state methods for trajectory estimation in boost phase with multi-range-rate system include method of point-by-point manner and that of spline-model-based manner. Both are deficient in terms of model-approximation accuracy and systematic error determination thus resulting in the estimation errors well beyond the requirements, especially, concerning the maneuvering trajectory. This article proposes a new high-precision estimation approach based on the residual error analysis. The residual error comprises three components, i. e. systematic error, model truncation error and random error. The approach realizes self-adaptive estimation of systematic errors in measurements following the theory of sparse representation of signals to minimize the low-frequency components of residual errors. By taking median- and high-frequency components as indexes, the spline model-approximation is improved by optimizing node sequence of the spline function and the weight selection for data fusion through iteration. Simulation has validated the performances of the proposed method.     

基于样条约束“EMBET”再入轨道测量数据融合方法

针对再入轨道最小二乘交会解算方法数据利用率低、轨道解算精度差的问题,提出并实现了基于样条约束“EMBET”的再入轨道测量数据融合处理方法.该方法认为再入飞行轨道在时序上是相关的,可以利用三次B样条函数精确表示,建立了关于样条函数参数和测量系统误差的测量模型,从而大量压缩了待估参数数量,准确自校准系统误差,提高了轨道估算的精度和稳定性.     

全测速测元弹道计算的数据融合算法与应用

针对“全测速”测元条件下弹道计算的数据融合问题,就数据融合中初值的确定、最优节点的搜索、样条基函数的选取、数据融合模型的数值解法等方面进行了分析与讨论,并给出一种适用于“全测速”测元条件下弹道计算的数据融合算法,经试用表明：该算法不仅具有良好的收敛性、稳定性,而且有着很好的数据融合效果,弹道计算的精度与“测距-测速”混合条件下数据融合弹道的精度相当。     

基于ACARS的飞机航迹实时安全监控技术

首先简述TACARS系统的定义和特点,然后通过试验找到一种合适的航迹数据预测方法,接着用该方法预测航迹数据,最后提出一种符合实时安全监控要求的航迹数据预测算法.试验结果表明基于三次样条的航迹预测方法具有很高的精度和较强的工程实用价值.     

人工智能在航天器制导与控制中的应用综述

航天器制导与控制技术是保障空间任务顺利实施的关键技术之一。当前,动力学模型的强非线性以及参数不确定性制约了高精度姿轨控技术的发展,而系统故障则决定航天器姿轨控的成败。以机器学习为代表的新一代人工智能技术航天器制导控制领域展现了巨大的应用潜力。首先对基于人工智能技术的轨迹制导和姿态控制中的研究发展及应用现状进行归纳,分析航天器轨迹规划、姿态控制、故障诊断以及容错控制技术的发展趋势。然后,从鲁棒轨迹规划、自适应姿态控制、快速故障诊断和自适应容错控制等4个方面总结适用于未来航天任务的航天器姿轨控关键技术。最后,针对智能姿轨控技术的应用所面临的挑战,从姿轨控架构、算法最优性、算法的训练以及技术验证等方面提出相应的发展建议。     

基于样条曲线的机动弹头再入轨迹优化研究

使用三次样条函数拟合再入飞行器纵向运动轨迹,以样条曲线上的控制节点为优化参数,将再入轨迹优化问题转化为静态参数优化问题.最后以纵向平面内的最优轨迹为例,以终点速度最大和飞行时间最短为优化目标,采用基于Pareto定级排序遗传算法求解了在末端状态受约束的最优再入轨迹问题,验证了该方法的有效性.     

面向雷达天线平台的容错纠错策略及其FPGA实现

 针对雷达天线平台可能出现的传感器故障,提出了一种容错纠错策略。如果雷达天线平台周围的3条驱动腿中的某一个传感器发生故障,则可根据空间闭链机构约束,由其他正常工作驱动腿的传感器和中间从动腿的冗余传感器的测量值计算出故障传感器的应测值。推导了对应的位移传感器故障的容错重构算法,研究了基于现场可编程门阵列（FPGA）的上述容错策略的硬件实现方法。通过引入坐标旋转数字计算（CORDIC）算法使得FPGA运算中只需进行基本的移位和加/减操作;设计了基于FPGA的循环高速流水线处理器结构,使得重构算法的在线计算速度大大提高。仿真模拟了突变型传感器故障,结果表明,所提容错纠错方案能有效地保证雷达天线平台运行的安全性和可靠性。