面向"CE-3号"软着陆过程的深空网干涉测量技术

针对"CE-3号"探测器软着陆过程中弹道位置测定的问题,利用中国深空网干涉测量测轨数据,论述并验证了应用深空网干涉测量技术支持探月卫星软着陆过程中弹道位置测定的可行性。针对提取同一时刻观测量的两个核心技术,论述了自适应模型重构算法以及干涉相位解模糊算法,克服了软着陆过程航天器机动不确定性恶化轨道预报精度,进而引起相关引导模型失效的问题;利用跟踪过程中目标干涉相位连续特性递推实现干涉相位解模糊。实测数据的处理分析表明,深空网干涉测量数据处理分析精度在0.3ns量级,对应于约30nrad的角位置精度。     

一种基于火箭视位置与视速度的航天器初轨确定方法

为了充分利用航天器初始轨道确定的信息源,不断完善地面测控系统定轨手段和方法,提出了一种基于火箭视位置与视速度的航天器初始轨道确定方法.首先对火箭视位置与视速度测量弹道的原理进行了分析;然后利用火箭秒节点计算机字(视速度)以及某一点的初始弹道(初始位置矢量、速度矢量),通过对火箭的运动方程进行逐秒积分,以获得每秒的位置矢量和速度矢量,再转换为弹道数据,并利用此数据直接确定航天器初始轨道.最后通过某太阳同步轨道卫星实测数据仿真计算,证明了方法的正确性和可靠性.      

空间目标RCS序列的分形分析

空间运动目标雷达散射截面(RCS)序列为非平稳时间序列, 常用时间序列分析方法很难对其进行分析和特征提取。针对部分空间运动目标 RCS序列的变化规律, 首次引入了分数布朗运动模型对其 RCS序列进行分析和特征提取。实测数据处理结果表明,其RCS序列具有分形特性, 其分形维可作为空间目标识别的有效特征。     

光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法

光纤陀螺分形噪声往往具有长相关特性,导致陀螺输出信号慢漂移.为了滤除这类分形噪声,提出了一种分数阶预白化差分方法,通过该方法可以将分形噪声转化为高斯白噪声;利用小波变换,在小波变换域中采用Bayes软阈值去噪方法去除该白化噪声,从而形成了一种光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法.对VG949p型光纤陀螺实测数据处理结果表明,该方法能够有效地去除其中的分形噪声,抑制了陀螺低频漂移,同时也滤掉了其高频噪声项.      

基于窄带雷达RCS序列的空间目标尺寸估计

从窄带雷达横截面积(RCS)序列中提取目标尺寸特征对空间目标的分类识别具有重要价值. 本文在研究椭球体RCS序列特性的基础上, 提出了一种空间目标形状估计方法, 并进一步研究了空间目标尺寸估计问题, 提出了一种新的尺寸估计方法. 实测数据的验证表明, 该方法能有效估计卫星、碎片等空间目标的形状和二维尺寸.      

连续波雷达常值系统误差的估计

提出一种估计连续波雷达常值系统误差和轨道参数的非线性方法。该方法把一段较长时间的数据集中处理,运用样条函数描述轨道参数,建立精确的少参数的非线性模型,据此估计系统误差和轨道参数。和传统的最佳弹道估计（ＥＭＢＥＴ）方法比,该方法待估参数少、模型误差小、精度高。     

基于同波束干涉的空间三维相对位置测量研究

针对深空探测器相对位置精确测量需求,建立了空间三维相对位置测量模型,研究了基于单基线同波束干涉测量(Same-beam VLBI,SBI)的空间三维位置最小二乘解算方法。利用"嫦娥3号"着陆器的测控天线与定向天线的SBI实测数据,验证了测量模型与解算方法的有效性。结果显示:SBI干涉时延随机误差约0.225 ps(0.07 mm);测控天线与定向天线之间距离误差约0.216 m,方向误差约30.4°。该研究结果有望应用于后续深空探测任务譬如"嫦娥5号"器间高精度相对测量中。     

硬质落球大气探测技术

为拓展大气探测高度范围,开展了硬质落球大气探测技术研究.以7inch硬质落球为例,开展了弹道仿真计算,进一步利用参考大气数据推算了落球可能承受的气动阻力加速度,显现出对加速度测量准确性的高要求;分析了杆臂效应引入的附加加速度及其对加速度测量结果的干扰程度;讨论了几种典型的阻力系数计算方法及其计算偏差状况;考虑了可能的电磁兼容风险及小型化设计与制造的必要性.基于落球工作机理与上述关键技术、特性的分析与研究,完成了一种硬质落球设计,确定了运动参数的测量方法、杆臂效应的抑制措施,明确了落球总体性能指标.通过演示验证飞行试验实测数据与仿真数据的对比分析,证明了技术方案的可行性、合理性、实际测量结果与预期的符合性.      

利用一次雷达实现低空空域的安全监视

介绍了一种低成本的低空空域雷达监视实验系统,并提出了一种基于雷达平面位置指示(PPI,Plane Position Indicator)图像的目标检测与跟踪算法,其中杂波抑制和目标状态估计是两项关键技术.经过背景差分的雷达PPI图像,仍然含有大量的背景边缘杂波,该算法利用其空域特性进行杂波抑制,并采用交互式多模型(IMM,Interactive Multiple Models)方法对目标的匀速、加速、减速、转弯等机动运动进行跟踪.详细分析了仿真数据的跟踪效果,并将整套算法应用于两组实测PPI图像,实验结果说明其有效性.     

匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

主动雷达导引头多路径效应的数字仿真

对于平整和起伏的地面或海面,分别给出了一种基于多反射点复杂目标的多路径回波的时域复包络波形数字仿真模型.采用随机分形插值算法利用地形实测数据对复杂的起伏地面和海面进行三维地形建模.对不同粗糙度地面上的低空目标的多路径回波进行了仿真计算,并使用主动雷达导引头数字仿真模型进行了多路径干扰环境下对低空目标的跟踪实验.仿真实验表明,多路径效应对雷达跟踪低空目标会产生较大的误差.     

基于随机模型近似的再入目标自适应跟踪算法

针对再入目标跟踪问题,基于加速度动力学模型和随机模型近似思想,提出了分段匀Jerk自适应模型及跟踪算法.该算法引入Jerk动力学模型和Jerk分段均匀假设,给出了机动加速度的递推模型;根据随机模型近似思想提出了新的过程噪声定义方法并给出了分段匀Jerk模型和过程噪声的自适应方法;结合状态扩展方法和分离差分滤波算法实现了再入目标的实时自适应跟踪.仿真实验表明,相比基于分段匀加速模型的跟踪算法,该算法在保证了再入目标稳态跟踪精度的同时,对目标突变状态具有较强的跟踪能力.      

基于指数趋近律的高超声速飞行器滑模控制器设计

采用NASA兰利实验室开发的一种通用高超声速飞行器的改良非线性纵向模型,针对输入/输出线性化模型,以指数趋近律作为到达条件设计滑模变结构控制器,该方法能够较好地处理不确定性问题,而且对外界干扰不敏感.仿真在高超声速巡航条件下进行,通过对跟踪高度和速度阶跃指令的仿真验证,并与符号函数作为到达条件设计的滑模控制器进行对比,发现前者在速度阶跃和高度阶跃响应速度上较后者分别提高了50%和70%左右,并且以符号函数设计的滑模控制器存在稳态误差,而以指数趋近律作为到达条件设计的滑模控制器可以达到0误差的跟踪精度.     

基于数据驱动的弹性高超声速飞行器控制方法

高超声速飞行器存在气动非线性强、复杂振动干扰等特点,参数不确定性大条件下传统依赖于精确模型的控制方法品质下降明显,需要进一步提高控制系统在线适应能力。本文针对弹性高超声速飞行器过载跟踪性能在线优化和弹性振动影响下的控制参数优化问题,提出了一种基于数据驱动的自学习控制方法,首先将高超声速飞行器输出反馈控制问题转化为状态反馈形式,采用鲁棒自适应动态规划算法设计了适用于过载跟踪问题的无模型控制参数在线优化方法,然后针对飞行器复杂弹性振动干扰的问题,提出了基于陷波滤波器的自适应动态规划控制方法,从而保证了振动影响下的控制参数在线优化效果。仿真结果表明,在不依赖于准确模型参数的条件下,本文所提的方法能够有效实现弹性振动干扰下的控制参数在线优化,并提高过载跟踪控制品质。     

基于自适应估计的光电平台目标跟踪方法

在基于图像的目标跟踪系统中,跟踪器延迟对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响.通过对光电平台伺服系统的理想控制指令的分析,给出了一种基于自适应估计的跟踪器延迟补偿方法.该方法采用自适应估计器快速估计目标速度,预测目标位置,同时结合无人机位置和姿态信息预测控制指令实现延迟补偿.仿真结果表明:该方法在目标机动和载机机动情况下能够有效提高光电平台的跟踪精度.     

绳系拖曳飞行器高抗扰轨迹跟踪控制

针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题,设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法。首先,结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型,构建拖曳飞行器六自由度非线性模型,并完成其仿射非线性化处理。其次,考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响,构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器,以准确重构系统不可测量集总扰动。然后,基于所提状态/扰动在线估计器,设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在线估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法,并分析了系统稳定性。最后,仿真表明,所提方法能够在多重气流扰动下实现拖曳飞行器位置稳定和机动轨迹跟踪。      

基于跟踪微分器的高超声速飞行器减步控制

针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。     

一种非线性航迹自适应跟踪控制方法

针对小型无人飞行器航迹跟踪精度和飞行品质问题,提出了一种基于非线性航迹的自适应跟踪控制方法.应用五阶B样条拟合航点,构建非线性期望航迹;建立基于非线性期望航迹Serret-Frenet坐标系下的位置和运动航向误差方程;根据误差方程设计渐近稳定收敛的自适应运动航向控制律.并应用此方法进行了外场飞行实验,实验结果表明自适应航迹跟踪控制方法有效且能保证航迹跟踪精度.     

无人机定向天线自跟踪系统研究

为了满足无人机(UAV)远距离通信的需要,设计研制了以无人机位置信息为引导的地面定向天线自跟踪系统。基于实时获取定向天线载车位置、速度、方位和俯仰角等信息,实现了定向天线在运动中对目标进行自动跟踪的能力,提高了系统的机动性和隐蔽性。针对目前利用2点位置来计算目标角的方法存在需要通过相对位置才能确定实际目标角的不足,提出了一种不需要考虑2点相对位置就能直接计算出目标角的计算方法,为工程应用带来了方便。针对定向天线地面载车在机动时GPS信号容易受干扰,从而造成跟踪目标丢失,以及因无人机位置信息更新频率较低而造成的跟踪系统运动抖动、跟踪误差较大等问题,提出了一种基于速度对位置进行预测平滑的控制策略,有效解决了以上问题,并显著提高了跟踪精度。设计研制了定向天线自跟踪系统的软硬件,并进行了测试,结果表明:研制的定向天线具有机动跟踪能力和较高的跟踪精度,能满足无人机对定向天线自跟踪的需要。      

基于凸优化和LQR的火箭返回轨迹跟踪制导

可重复使用运载火箭动力减速段制导, 面临各种苛刻的过程约束、终端约束及燃料最省的迫切需求, 给制导带来巨大挑战。因此, 提出一种基于分段凸优化和线性二次调节器(LQR)的轨迹跟踪制导律。采用分段凸优化方法对火箭基准速度进行跟踪, 大幅简化了优化模型从而降低凸优化求解的计算量, 同时确保火箭在各种初始误差和模型误差的情况下燃料最省。采用LQR方法实现对火箭飞行位置轨迹的高精度跟踪, 抵抗各种误差和干扰的影响。仿真结果表明:相对于传统的LQR跟踪制导方法, 所提方法能大幅减少燃料消耗, 且在各种误差和干扰下具有较高的轨迹跟踪精度和较强的抗干扰能力;相比于现有的滚动凸优化方法, 所提方法能显著降低求解计算量, 且方法可靠性更高。