利用雷达数据事后确定机动式再入目标的弹道

本文研究出一种利用雷达跟踪数据事后分析确定机动式再入目标的气动参数的技术。本技术使用了加权最小二乘序贯估计器,该估计器在各批处理数据中依次步进移动。观测值为来自分布在落点附近精密跟踪雷达的角度和距离数据。用六维估计器(三维位置和三维速度)来估计再入目标自由飞行段的状态。本文还导出了两种再入估计器:第一个是七维估计器,包括六维自由飞行参数加上一个弹道系数,用来估计弹道再入段的状态,第二个是九维机动再入目标估计器,一旦有机动发生就用这种估计器。研究出一种基于测量残差监视的算法,可以自适应地从六态估计器转换成七态估计器,再到九态估计器。进行了一系列数值仿真,检验了这种技术及其编程。利用蒙特卡罗仿真验证了估计器的协方差矩阵的精度。     

面向再入目标跟踪的估计与辨识联合优化算法

准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。     

交互作用的双自适应模型估计器

 通过对目标的不确定机动分析和对不确定机动的模式分类(非机动、临界机动、弱机动、强机动),建立了一种新的目标状态自适应估计器——交互作用的双自适应模型估计器。它通过具有机动识别特性的二阶自适应模型和具有机动水平特性的三阶自适应模型,以及它们之间交互作用自适应组合方式的结合,达到了跟踪估计目标各种运动的“全面”自适应能力。应用新估计器对目标的5种基本运动进行了Monto-carlo仿真。仿真表明,它具有所期望的良好性能。     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。     

机动目标拦截末制导状态估计器的误差特性

 针对大机动目标拦截问题,分析了末制导阶段目标机动条件下状态估计器的误差特性。首先将目标机动输入未知时的状态估计器模型表示为一随机线性混合系统,当混合系统的模式跳变事件满足可观测性条件时,模式决策过程可等效为真实模式的延迟;随后推导了模式决策延迟条件下估计误差的动态方程与传递函数,并得到了一定误差要求下模式决策延迟的上界与目标机动模式逗留时间的下界;最后通过空空导弹拦截高速战机的典型实例验证了该理论分析的正确性。研究结果为设计此类线性混合系统估计器提供了理论依据。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

一种导弹导引律及参数的非线性MMAE辨识方法

针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应估计方法,设计了导弹的导引律及参数辨识器,在三维坐标内实现了对导弹IPN,APN,OGL和PP导引律及对应导引参数的辨识,并通过算例仿真验证了该方法的快速性和准确性。     

双重未知干扰解耦的多传感器系统偏差校正与状态估计

具有未知干扰输入的随机系统状态估计问题广泛存在于控制、通信、信号处理和故障诊断等领域，但目前的研究成果大多局限于单传感器动态离散系统。针对状态方程含有未知干扰、量测方程含有未知偏差的多传感器系统状态估计问题开展了研究，提出了一种双重未知干扰解耦下的最小方差无偏估计滤波器。首先，建立量测偏差通用演化模型；然后，解耦偏差演化模型中的未知输入，设计最小方差无偏估计器对量测干扰偏差进行估计；之后，利用估计出的量测偏差来校正动态系统测量值；最后，根据量测偏差校正后的系统模型设计最优状态观测器，获得具有最小方差无偏的状态估计。径向飞行控制系统的例子验证了所提方法的有效性，与相关方法的仿真对比反应了所提方法的优越性。     

基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计

针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。     

涡轴发动机性能在线监测技术研究及试验验证

研究了基于模型的涡轴发动机性能在线监测技术,开发了涡轴发动机性能在线监测软件,并进行了真实台架试车试验验证.试验结果表明:软件能够自动判断发动机是否已进入准稳态工况,并根据当前的大气条件、燃气涡轮转速、动力涡轮转速,实时计算发动机其它状态量与性能量,如压气机增压比、动力涡轮前温度、轴输出功率、耗油率等.与模型计算结果相比,被试发动机压气机增压比稳态测量值最大偏低2.3%左右,反映了被试发动机与基准发动机之间的性能差异,验证了涡轴发动机地面台架试车性能在线监测技术的有效性.      

Lateral Flight Technical Error Estimation Model for Performance Based Navigation

Flight technical error (FTE) combined with navigation system error (NSE) is the main part of total system error (TSE) in performance based navigation (PBN).The implementation of PBN requires pre-flight prediction and en-route short-term dynamical prediction of the TSE.Once the sum of predicted lateral FTE and NSE is greater than the specified PBN value,the PBN cannot operate.Thus,accurate modeling and thorough analysis of lateral FTE are indispensible.Multiple-input multiple-output (MIMO) lateral track control system of a transport aircraft is designed using linear quadratic Gaussian and loop transfer recovery (LQG/LTR) method,and the lateral FTE of a turbulence disturbed approach operation is analyzed.The error estimation mapping function of latera FTE and its bound estimation algorithm are proposed based on singular value theory.According to the forming mechanism of lateral FTE,the algorithm considers environmental turbulence fluctuation disturbance,aircraft dynamics and control system parameters.Real-data-based Monte-Carlo simulation validates the theoretical analysis of FTE.It also shows that FTE is mainly caused by turbulence fluctuation disturbance when automatic flight control system (AFCS) is engaged and would increase with escalating environmental turbulence intensity.     

Two-step optimal estimator for three dimensional target tracking

This study presents an adaptation of a novel estimation methodology to the general nonlinear three-dimensional problem of tracking a maneuvering target. The two-step optimal estimator (TSE) suggests an attractive alternative to the standard extended Kalman filter (EKF). A superior performance is accomplished by dividing the estimation problem into two steps: a linear first step and a nonlinear second step. The target tracking performance of the TSE is shown to be better than an EKF implemented in either inertial or modified spherical coordinates. In the passive case, where bearing/elevation angles only are measured, the TSE yields excellent range and target acceleration estimates. In the active case, where range measurement is available as well, a homing missile employing closed-loop optimal guidance based on the TSE state estimates obtains smaller miss distances than with either versions of the EKF.     

Real-time total system error estimation:Modeling and application in required navigation performance

In required navigation performance（RNP）, total system error（TSE） is estimated to provide a timely warning in the presence of an excessive error. In this paper, by analyzing the underlying formation mechanism, the TSE estimation is modeled as the estimation fusion of a fixed bias and a Gaussian random variable. To address the challenge of high computational load induced by the accurate numerical method, two efficient methods are proposed for real-time application, which are called the circle tangent ellipse method（CTEM） and the line tangent ellipse method（LTEM）,respectively. Compared with the accurate numerical method and the traditional scalar quantity summation method（SQSM）, the computational load and accuracy of these four methods are extensively analyzed. The theoretical and experimental results both show that the computing time of the LTEM is approximately equal to that of the SQSM, while it is only about 1/30 and 1/6 of that of the numerical method and the CTEM. Moreover, the estimation result of the LTEM is parallel with that of the numerical method, but is more accurate than those of the SQSM and the CTEM. It is illustrated that the LTEM is quite appropriate for real-time TSE estimation in RNP application.     

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。     

基于贡献度模型方法对空中交通管制中心系统的效能评估

 空中交通管制(ATC)中心系统的效能变化,直接影响到管制员的工作负荷和管制中心所辖空域的交通容量,是ATC系统的关键运行指标。基于系统行为表现的效能概念框架,采用系统效能分析的贡献度模型方法,对ATC中心系统的运行环境和工作过程进行了建模分析,构建了一个由9个外部环境变量和50个内部单元变量构成的ATC中心系统行为关系模型。通过采集系统专家和管制人员对外部信息贡献度和内部功能关键度的等级判断,计算生成了反映系统内外因素变化对系统效能影响的系统效能贡献度模型,并利用该模型对一个实际运行的ATC中心系统进行了效能分析评估,初步揭示了ATC中心系统效能变化的特点和规律。评估结果与运行专家对系统效能的经验判断具有较高的吻合度,验证了所创建的ATC中心系统效能贡献度模型及其分析方法的合理性。     

Decoupling and tracking control of induction motor drive

This work introduces an adaptive observation system and a robust control system for achieving the favorable decoupling control and high-precision speed tracking property of an induction motor (IM) drive system. First, an adaptive observation system with an inverse rotor time-constant observer is derived on the basis of model reference adaptive system (MRAS) theory to preserve the decoupling control characteristic of an indirect field-oriented IM drive. The adaptive observation system is implemented using a digital signal processor (DSP) with a high sampling rate to make it possible to achieve good dynamics. Moreover, a robust control system is developed based on the principle of computed torque control. In the robust control system, a grey uncertainty predictor is utilized to adapt the lumped uncertainty on line to relax the requirement of the lumped uncertainty in the design of a computed torque speed controller. In addition, the effectiveness of the proposed observation and control systems is verified by simulated and experimental results.     

民用飞机数据链端系统通信协议分析

数据链系统作为民用飞机的重要配置,目前已经得到了广泛的运用。随着机载环境的日渐复杂,机上与数据链交联的端系统也越来越多。作为数据交互的空中节点,数据链系统遵循ARINC 619 协议与其他端系统进行通信。通过结合机载打印机,说明了数据链及其端系统之间通信的过程及特点。     

Maritime border control multisensor system

This focuses on the classification task performed into a multi-sensor system for the coastal surveillance. The system is composed of two platforms of sensors: a land-based platform equipped with a land based radar, an Automatic Identification System (AIS) and an infrared camera (IR); an airborne platform carrying an airborne radar that can operate in a spotlight Synthetic Aperture Radar (SAR) mode, a video camera, and a second IR camera. The tasks performed by the system are the detection, tracking, identification, and classification of multiple targets, the evaluation of their threat level, and the selection of an intervention on them. The classification algorithm implemented inside the system exploits an analytical approach based on the confusion matrix (CM) of the imaging sensors that belong to the system. Some measures of effectiveness (MoE) of the system are evaluated, considering both cases where an ideal error-free classification process and a non-ideal classification process are performed.     

Railway track inspection using INS-BINS-N

The results of an integrated strap-down inertial system development and tests are presented. The system includes laser gyros and accelerometers and is intended for measuring railway track angular parameters. To raise the accuracy of angles and distance measurements the inertial system is integrated with a GPS receiver and an odometer. Test results showed that BINS-N accuracy is better than the accuracy of an issued system