采用BP神经网络的惯导初始对准系统

针对随机系统，提出了基于多层神经网络的滤波器，并将其用于惯导初始对准中。采用ＢＰ网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器，可以确保系统的误差状态始终为小量，实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能。仿真结果表明，这种方法简化了系统运算的代数结构，提高了系统状态估值运算的实时性，而对准系统的精度又与原来采用滤波器的精度相当。     

Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中…

研究了磁航向和捷联惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。     

解耦分布式滤波器在惯导初始对准中的应用

介绍了一种采用Ｌｕｅｎｂｏｒｇｃｒ标准变换阵的最优分布式卡尔曼滤波器及其在捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）初始对准中的应用．该滤波器是由原高阶系统通过Ｌｕｃｎｂｅｒｇｅｒ标准变换阵变换后组成的．把系统分割成ｍ。个彼此解耦的低价子系统，从而形成了ｍ个独立的子滤波器，适用于多微处理器并行计算，大大提高了滤波的实时性。本文还对高阶系统中出现的不可观测状态的滤波作出处理。     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。     

快速传递对准的联邦滤波器设计

在机翼挠曲变形不可忽略的情况下,采用速度加姿态匹配的方法可进行快速传递对准.用于快速传递对准的卡尔曼滤波器的阶数将高达21维,故需要进行大处理量的滤波计算,这将导致快速传递对准所要求的快速滤波更新率得不到满足.针对这一问题,本文提出采用联邦滤波器进行快速传递对准,以解决采用集中滤波器进行快速传递对准时存在的计算量大且滤波更新率低的问题.文中设计了适用于快速传递对准的联邦滤波器结构和算法,建立了机翼挠曲变形模型,推导了速度匹配子滤波器的12阶系统模型及姿态角匹配子滤波器的15阶系统模型.仿真结果表明,在载机进行摇翼机动情况下,采用本文提出的联邦滤波器与采用集中滤波器进行快速传递对准的效果相当,计算量大大减小.     

INS地面自对准的鲁棒性分析

讨论了惯性导航系统（ＩＮＳ）地面自对的鲁棒性能问题。文中指出当采用两个水平方向加速度计作为测量时，ＩＮＳ的地面自对准稳态性能与设计滤波民采用的噪声方差无关。但由于自对准的时间限制，实际自对准性能鲁棒性，即滤波器的稳态性能，可以通过鲁棒设计得进。利用对策论原理，文中给出了最优鲁棒ＩＮＳ自对准设计方案。     

基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究

视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理，而不是对整个特体的图像进行处理，这样可以减少图像处理的区域，提高伺服系统实时性，为了达到这一目标，文中利用推导出的方程作为约束条件，建立约束卡尔曼滤波器，该滤波器在系统中作为预测器使用，利用它跟踪的特征点下一位置进行预测，与普通卡尔曼滤波器相比，这一预测精度有了很大的提高，这样就可以缩小图像处理的窗口，文中还利用视觉雅可比映射矩阵，求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程，利用这一方程可以控制机器人的运动，完成特征点的跟踪，从仿真结果来看，使用这些方法减小了图像处理的区域，提高了图像处理的速度和系统的实时性。     

基于天文观测技术的惯性导航系统的空中对准

提出了一种基于CCD星敏感器的捷联惯性导航系统的空中对准方法.应用双线性方程求解被观测星在星敏感器坐标系中的坐标值及传统最小二乘微分校正法求解捷联惯性导航的姿态,该姿态值与捷联惯性导航解算姿态的差值就是惯性导航系统的失准角.作为Kalman滤波器的观测量,计算机仿真结果表明,天文姿态信息有效地校正了陀螺漂移和初始失准角引起的位置和速度误差.     

空空导弹动基座低成本传递对准技术研究

针对空空导弹的特点，采用低成本惯性器件实现其动基座对准，文中重点研究了主惯导为平台式的惯导系统，子惯导为捷联式的惯导系统的传递对准原理和精度计算方法；建立了传递对准数学模型，进行了仿真研究；给出了具有实际参考价值的对准方案     

AR与ARMA有色噪声的生成方法

基于自回归与自回归滑动平均模型。讨论了两种有色噪声的软件生成方法，可使输出序列无起始瞬为现象，给定功率谱函数结构时采用递推算法。给定滤波器系数时采用步降法。分别给出了滤波器的两种设计流程。通过设置滤波器的初始状态，使得在白噪声激励下滤波器的输出序列稳定，无起始瞬变现象。     

仿真一体化技术在飞行管理系统中的应用

本文介绍新近研制的FMS仿真一体化软件的基本结构及其功能,并以飞行管理系统侧向制导为例,探索了仿真一体化方法的实现及应用问题。实践表明,利用仿真一体化方法来研究飞行管理系统是很灵活和方便的,并且更接近于实际系统的工作情况。     

并行集成式工艺设计系统的研究

计算机辅助工艺设计（ＣＡＰＰ）在计算机集成制造（ＣＩＭ）中起着关键的作用，并行工程既是ＣＩＭＳ从信息集成到功能集成的主要方法，又是这类复杂系统的全局优化方法。本文基于并行工程思想，研究和探讨了并行集成式工艺设计模型，它是一个实用化ＣＡＰＰ系统的新模型，不仅能利用设计信息进行初步工艺设计，而且能根据车间环境的状态，充分利用制造工艺和车间环境的柔性产生优化的工艺方案。它是采用分层工艺规划的方法来实现的。系统模型由三个层次组成，即初步规划层，决策层和详细规划层。文中最后还讨论了实现并行集成式工艺设计系统的关键技术。     

惯性组合导航系统的融合技术研究

针对惯性组合系统中的多子导航系统，研究了“测量融合”的技术，文中讨论了测量融合的设计思想的方案，以惯性，全球卫星定位系统，无线电测距测向系统，地形辅助导航系统组合导航系统为例，研究了组合导航系统的融合算法，并进行了蒙特·卡洛法仿真计算，结果表明，系统的设计是合理的，为惯性组合导航系统提出了有实用价值的一种融合算法。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。     

内转式进气道与飞行器前体的一体化设计综述

飞行器前体/高超声速内转式进气道的一体化设计已经成为吸气式高超声速推进系统研究的一个热点。从气动设计角度分析了高超声速内转式进气道及其与飞行器前体的一体化设计方法。内转式进气道的设计方法主要包括直接流线追踪方法、基于均匀来流的吻切流设计方法和基于前体非均匀来流的内转式进气道设计方法。基于内转式进气道的一体化设计主要包括正对来流的独立进气方式以及利用前体预压缩进气方式两类，结合内转式进气道的设计方法对这两者进行了深入分析。根据分析，基于均匀来流条件的内转式进气道的设计方法得到了深入发展，但还有必要进一步发展非均匀来流条件下的设计方法以提升一体化设计的灵活性；此外，随着内转式进气道设计方法的深入发展，一体化设计也将得到进一步发展。     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

基于UML—OOPN的可重构制造单元建模

以可重构制造单元为研究对象，以实现其可重组性为研究目标。提出了一种集成标准建模语言UML和面向对象Petri网的建模方法－UML－OOPN，该方法同时具备了标准建模语言UML和Petri网的优点，不仅能够提供了支持需求分析，模型描述和设计，模型分析和仿真，直至模型实现的一块化框架，而且所建立的系统模型具有较好的可重用性和可扩展性。     

伪距和载波相位相结合的DGPS／惯性组合导航

建立了伪距和载波相位相结合的ＤＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统的状态方程和量测方程,并用滞后状态卡尔曼滤波对伪距和载波相位相结合的ＤＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统进行了组合及仿真,给出了详细的仿真数据和仿真曲线。仿真结果表明,该组合系统的精度得到了进一步提高,这是提高导航精度的有效途径,对各种载体的精确导航与制导具有一定的现实意义。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。