低仰角大气折射误差对初轨精度的影响分析

针对在交会对接任务中测量船使用的电波折射经验模型存在低仰角跟踪测量修正精度差的问题提出改进思路,在模型中引入基于天顶延迟的拟合算法优化修正模型,提高了船载雷达低仰角跟踪时距离的修正精度,满足了测量船数据处理的精度需求。用新方法处理数据,计算的轨道根数半长轴外符合误差平均降低了605m,有效提高了测量船定轨精度。     

一种改进的雷达低空目标仰角估计算法

由于地(海)面反射的多径镜像信号的存在,使雷达低空目标的仰角估计成了难题。而三子孔径算法是针对该难题而提出的一种有效算法。此算法基于极大似然算法将等距线阵均分为三个子孔径,从而简化了估计函数,也使计算量大大减少。本文在三子孔径算法的基础上,利用目标信号与镜像信号在入射角度上的正弦约束条件,给出了一种改进算法。计算机仿真结果显示改进算法在性能上要优于三子孔径算法。     

负仰角光学观测的大气折射修正

由于大气压强、温度、湿度分布的不均匀性,使光线在大气中的传播发生弯曲,产生大气折射现象。大气折射对光学观测产生不可忽略的影响,需进行大气折射修正。当观测仰角为负且绝对值较小时,光轨迹曲线将出现极值点。这时,通常所用的积分修正方法无法使用,因而负仰角观测的大气折射修正计算成了难题。本文提出了分段计算、切线递推公式、测站至目标间地心角和视在高度计算等新计算法,从而较好地解决了负仰角(特别是小负仰角)观测的大气折射修正计算问题。     

负仰角光学观测的大气折射修正

由于大气压强、湿度分布的不均匀性，使光线在大气中的传播发生弯曲，产生大气折射现象。大气折射对光学观测产生不可忽略的影响，需进行大气折射修正。当观测仰角为负且绝对值较小时，光轨迹曲线将出现极值点。这时，通常所用的积分修正方法无法使用，因而负仰角观测的大气折射修正计算成了难题。本文提出了分段计算、切线递推公式、测站至目标间地心角和视在高度计算等新计算法，从而较好地解决了负仰角（特别是小负仰角）观测的大     

低仰角大气折射修正的新方法

常规的大气折射修正方法都作了大气折射率水平均匀分布的假定,只适用于仰角较高(5°以上)的情况。本文给出了适用范围广、修正精度高的低仰角大气折射修正的新方法,并利用验证试验和以往试验任务的实测数据,对该方法的修正效果进行检验。     

一种飞机大仰角飞行的模糊控制方法

提出了一种飞机大仰角飞行的动态逆模糊集成控制方法。首先使用动态逆方法求得系统的逆，使系统反馈线性化，然后，用具有在线规则自调整的模糊控制方法来确保系统的最终特性。该方法应用在高性能收音机俯仰机动指令系统的设计中，仿真结果表明，所设计的控制器满足操纵品质的要求，并且，在大仰角飞行时具有较好的鲁棒性。     

数值法修正雷达高仰角动态滞后误差研究

脉冲雷达在高仰角跟踪过程中存在不容忽视的动态滞后误差,该类误差的存在严重影响到雷达数据处理和弹/轨道精密确定。目前外测数据处理领域采用的基于误差电压和定向灵敏度的动态滞后误差修正模型,修正效果不理想。本文提出了一种用数值法修正雷达高仰角动态滞后误差的方法,并用任务实测数据进行了模型验证,结果显示这种方法能有效地降低动态滞后引起的误差。     

卡尔曼滤波的极坐标算法及应用

介绍了极坐标下卡尔曼滤波算法,给出模型的推导过程及卡尔曼滤波的标量计算式,并给出了空舰攻击中目标速度的计算方法.实践证明该算法是一个收敛快、精度较高的算法.     

基于相关误差的变步长LMS算法

以自适应对象建模为应用背景,对不同的变步长LMS算法进行对比研究,提出了一种基于相关误差的变步长LMS算法,仿真结果表明,该算法较现有算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.     

脉冲雷达高仰角测量数据分析及处理对策

本文针对靶场主动段外弹道测量数据处理的弹道参数出现的异常趋势，分析了脉冲雷达高仰角跟踪目标过捷径点前后的测量数据分布规律，提出了用包络线对测角动态滞后量进行修正的方法，并经实战任务数据检验该方法是实用、有效的。     

小翼对旋转体大仰角时的空间涡的影响

本文介绍了小翼对旋转体空间涡影响机理的实验研究结果。实验结果表明,无侧滑情况下的旋转体,当带有小翼后,由于空间涡的强度减小,位置被压低,因而都在不同程度上解决了大仰角时出现的涡系不对称现象。     

基于混合算法的涡轴发动机稳态性能仿真模型

以自由涡轮式涡轴发动机为研究对象,建立了涡轴发动机的稳态性能仿真模型,提出了基于天牛须算法和N+1点残量法的求解发动机模型的混合算法(BAS-N+1混合算法),利用发动机台架试车数据对仿真计算结果进行了验证。结果表明,该稳态性能仿真模型各参数的求解误差在3%以内。与PSO-N+1混合算法相比,BASN+1混合算法求解精度更高,收敛更快。BAS-N+1混合算法既保留了智能算法对初猜值误差的包容性,也拥有接近经典迭代算法的收敛速度和精度,能够实现涡轴发动机稳态仿真模型的高精度大范围快速收敛。     

一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法

考虑到辨识算法收敛的可靠性及结果的精度，采用递推最小二乘估计、飞机运动模态连续－离散模型相互转换及递推极大似然估计，实现飞行品质参数的实时辨识。这种方法的优点在于算法的吸收域是全平面的。初值不影响算法的收敛性，能很好地满足实时性要求，同时还保证了结果精度。利用该方法对某型飞机铁鸟台实测数据进行了处理，取得了满意的结果。     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的受自然现象启发的元启发式智能优化算法，其强大的全局搜索能力和收敛速度受到了广泛关注。多目标布谷鸟搜索（MOCS）算法是一种在单目标布谷鸟算法基础上发展的可以直接求解Pareto解集的多目标优化算法。针对原始MOCS算法的不足，采用一系列措施以提高算法的收敛精度、收敛速度以及解的均匀性：通过引入非支配排序与拥挤距离来改进解的适应度评估；通过改进随机游走策略来提高局部搜索能力；通过引入改进的自适应丢弃概率策略来提高算法的收敛速度；加入档案管理机制，提高解的均匀性。典型的多目标数值算例结果表明，改进的MOCS算法相较于当前主流的NSGA-Ⅱ算法拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。以RAE2822双目标升阻比优化设计为例，将改进的MOCS算法应用于多目标气动优化中，改进的MOCS算法共获得64个Pareto解，优化后的翼型气动性能有明显的提升，设计者可以根据自己的偏好选取不同的Pareto解。对于气动优化问题，改进的MOCS算法与目前主流的NSGA-Ⅱ相比，收敛速度更快。     

基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。     

基于旋转搜索的相机位姿估计和对应点匹配

传统的同步位姿计算和对应点匹配（SPCD）算法采用两阶段交替迭代的方式计算相机位姿，求解精度较低。除此之外，传统SPCD算法依赖于局部搜索策略，无法保证找到全局最优解。为提升求解SPCD问题的精度和全局收敛能力，推导出了一种新的基于点和点约束的SPCD问题求解模型。基于新模型从角度距离出发构建优化目标函数，并利用分支定界搜索的方法寻找最优相机位姿和3D/2D匹配关系。实验证明：相比于传统SoftPOSIT算法，本文算法具有更高的求解精度和收敛率，并且可适用范围更广。     

星敏感器低频误差与陀螺漂移离线校正方法

获取高精度事后姿态数据是提高遥感平台成像质量的必要条件之一,离线处理可有效降低敏感器测量误差,从而获得更高的姿态确定精度。基于滤波的校正方法中,星敏感器低频误差(LFE)与陀螺漂移将产生耦合影响导致校正精度低,本文针对该问题推导了耦合误差的数学模型,并设计了一种两步双向平滑事后处理算法,将陀螺漂移与低频误差分两步校正,通过反复滤波剥离陀螺漂移与低频误差。同时,针对低频误差参数收敛速度慢、噪声参数调节困难的问题,利用一种基于极大似然估计(MLE)的固定窗口自适应双向滤波算法进行处理以获得更好的噪声估计,提高了收敛速度和收敛精度。文中仿真工况下,离线姿态确定精度可达到0.8″(3σ),低频误差参数完全收敛时间不超过4个轨道周期。     

基于改进UKF的组合导航系统航向角估计方法研究

为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。     

航空发动机气路故障诊断的平方根UKF方法研究

设计了适用于双轴涡扇发动机健康参数估计的平方根UKF滤波算法,解决了线性卡尔曼滤波器估计结果准确性依赖于线性模型精度;常规UKF算法中由于计算误差及噪声信号影响引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散等问题.提出了根据测量残差变化改进滤波收敛速度与稳定性的方法.发动机渐变与突变故障模式下仿真结果表明,平方根UKF估计算法收敛速度快,稳定性强,精度高,是一种有效的发动机气路部件健康参数估计与故障诊断方法.      

引入平均最好位置的量子粒子群算法及在航空发动机非线性模型求解中的应用

为改善粒子群算法的全局搜索能力和计算精度,在标准粒子群算法和量子理论的基础上,将平均最好位置引入粒子的状态更新过程,提出了1种基于量子行为改进的粒子群算法及不同的收缩-扩张因子取值策略.采用该量子粒子群算法对建立的典型双轴涡扇发动机部件级非线性模型进行了求解,结果表明:分段线性递减收缩-扩张因子适用于复杂的航空发动机隐式模型,其收敛效率和精度都较高,具有一定的工程应用价值.