嫦娥五号月面上升和下降段实时轨道确定

针对月球探测中月面上升和下降段的实时轨道确定问题,提出基于三向测量的实时自适应当前统计方法。首先,通过自适应当前统计模型描述探测器月面上升下降过程,其次,综合利用三向数据进行测量更新,最后,通过UKF滤波算法完成实时轨道确定。由于自适应当前统计模型具有良好的适应性,该方法能对探测器月面上升和下降段进行有效定位,通过嫦娥五号探测器实际上升和下降过程数据进行测试,结果表明,文章提出的基于三向测量的实时自适应当前统计方法比传统的几何定位方法具有更好的抗差性,对深空目标探测具有一定的工程应用价值。     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

基于视线测量和轨道预报高轨非合作目标相对导航方法

对于非合作目标,由于中远距离星上相对测量手段有限,大多情况仅能获得视线角信息.仅视线测量相对导航方法在GEO轨道条件下滤波精度低、可观测性差.提出一种基于星间视线方位测量和轨道预报信息结合的非合作目标相对导航方法.建立基于星间相对运动模型的状态方程和基于星间视线测量和轨道预报信息的观测方程,分别选取了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种方法,仿真分析了轨道预报信息精度和滤波方法对导航精度的影响.     

基于最小化新息协方差的修正SRCKF算法

目标跟踪过程中的模型误差会使得平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）性能下降,滤波精度降低;自适应滤波中的修正卡尔曼滤波（AKF）算法可以有效解决这一问题,但是难以应用到非线性滤波中。为了克服模型误差带来的不利影响,同时,进一步提高修正思想的应用范围,在SRCKF的基础上,基于最小化新息协方差准则推导了修正系数的向量形式,提出修正SRCKF(ASRCKF)算法。所提算法通过利用后期的测量数据,增加对测量值的信任度,从而达到对目标模型误差进行补偿的目的。仿真结果表明：与SRCKF和强跟踪SRCKF算法相比,所提ASRCKF算法能有效抑制模型误差,有着更优的滤波性能。     

基于特征模型的高超声速飞行器姿态控制器与自适应滤波算法的设计

提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波（CSUKF）算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波（STF）的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的（UKF）的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波（CUKF）和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法（CEKF）进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题.     

基于特征模型的高阶线性不稳定系统的参数辨识与控制

在仅已知系统相对阶的情况下,通过串联差分器(微分器)的方法使系统的相对阶条件得到满足,从而使基于二阶特征模型的全系数自适应控制可以应用于高相对阶的最小相位高阶线性不稳定对象.针对测量存在噪声的问题,又提出一种改进的强跟踪滤波方法对测量信号进行去噪声处理,从而显著地改善了控制量和被控对象输出的性能.最后,通过对几种控制方案的控制性能比较,说明所提出的基于串联差分器和改进的强跟踪滤波相结合的全系数自适应控制方案可以较好地处理含测量噪声情况下的高相对阶系统的镇定控制问题.     

高超声速巡航飞行器在线自适应反馈控制设计

由于飞行器模型的强非线性,各种建模不确定性以及飞行环境的复杂性,高超声速飞行器控制成为一个研究难点.针对某类具有参数不确定性的非线性系统,提出了一种反馈线性化与自适应估计相结合的方法,对非线性系统的输入输出动态应用反馈线性化处理以得到拟线性模型,并设计反馈控制律;对不确定参数采用自适应在线估计,利用Lyapunov方法分析稳定性;针对选择不同输出的情况,对如何消除内动态进行了讨论.为了验证该方法的可行性,将其应用于某高超声速飞行器巡航段纵向非线性模型,对速度和高度通道进行跟踪控制仿真,由于飞行器和大气环境存在建模不确定性,利用自适应控制对不确定参数进行在线估计.仿真结果显示该方法能够快速收敛,并且具有良好的在线自适应能力.     

基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

自适应粒子滤波在紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性系统,针对一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,文章提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合产生重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,该方法通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法自适应。为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,并与其他滤波方法的仿真结果进行了对比,结果说明了所提算法的有效性。     

低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法

确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波（CKF）算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。      

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

导航卫星的地面站定轨算法

导航星座轨道的长期保持是星座导航系统运营管理的重要组成部分,而现有的导航卫星地面定轨算法又存在精度不高或计算量大不适合工程应用的问题。为此,研究了单向、被动测量模式的导航卫星地面定轨算法。基于单向伪距观测,将导航卫星钟差参数作为状态量,推导了滤波算法的状态方程、测量方程,并最终建立了滤波器模型。以不同轨道面的4颗GPS导航卫星为例进行了2天的仿真试验,考虑卫星的可见性仿真中加入了测量中断,并设计在测量恢复后重启滤波算法。仿真结果表明,4颗卫星的轨道位置估计精度可以达到米级,钟差随机偏差的估计精度可以达到纳秒级,并且在滤波中断后重启滤波器,仍然可以达到此估计精度,表明此定轨算法具有收敛性和稳定性。     

利用星地差分GPS的地基测控系统实时标校方法

针对地基测控系统传统标校方法和基于差分GPS事后标校方法的不足，提出了一种基于低轨卫星与地面测控站之间星地差分GPS的地基测控系统测量误差实时标校方法。与基于差分GPS的事后标校相比，实时标校能使地基测控系统及时获取标校后的测量数据，从而实时进行轨道解算和预报，并及时上注以提升卫星运行性能。针对星地长基线、高动态和实时标校场景，系统地分析了影响星地基线估计性能的各项误差及修正效果，并提出相对位置精度因子的概念，由此得到星地基线估计精度预算。采用基于抗差自适应卡尔曼滤波的实时星地基线估计算法，并利用加权最小二乘法求解测控系统测量误差，从而获得校准结果。利用星载双频GPS接收机和导航信号模拟器构建半实物仿真平台，仿真结果表明，实时标校后测距系统误差残差降低到40cm左右，测速系统误差残差降低到1cm/s以下，与理论分析结果一致，可以较好地满足未来航天任务的测控需求。     

电缆长度辅助的光纤陀螺测斜仪组合测量方法

为实现光纤陀螺(FOG)测斜仪高精度长时间测量,结合测井作业方式,提出基于卡尔曼滤波技术的电缆长度信息辅助的组合测量方法.介绍了捷联惯性测量系统(ISS)误差模型和电缆长度测量模型,设计了组合测量方法的总体方案,建立了组合测量系统误差状态模型及量测更新模型.采用半实物仿真计算对本文提出的组合测量方法进行了验证.仿真结果表明:14 400 s的仿真过程,井斜角误差小于0.02°,工具面角误差小于0.12°,方位角误差小于0.98°,位置误差小于47.5 m.相比纯惯性测量,误差得到了有效的抑制,保证了仪器长时间保精度的测量,提高了仪器的性能.      

解耦算法在发动机推力矢量测量中的应用

针对发动机推力矢量的特点和测量要求,在分析发动机推力矢量测试平台数学模型的基础上提出了推力矢量的解耦算法,可减少主推力和侧向力之间的相互耦合,提高推力矢量的测试准确度。经多次试验表明,解耦后测试系统误差明显减小。用该方法测量推力矢量参数的不确定度小于5%,可以满足推力矢量测试的需要。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法，但是测量信息单一且独立，针对旋转载体的测姿问题，提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法，通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模，根据滚转角预测估计值选取量测量，并提出自适应滤波，采用滚转角加速度估计自适应滤波算法，实现了对系统噪声方差阵的自适应调整，避免了滚转角加速度最值的选取问题，降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性，结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

小视场星敏感器量测延时滤波算法

针对小视场（NFOV）星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法、鲁棒有界时域滤波（RFHF）算法及鲁棒卡尔曼滤波（RKF）算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。      

基于并行扩展卡尔曼滤波的自主卫星星座导航方法

针对星间距离测量容易受到外界干扰的问题，提出了一种适用于多颗地球卫星和一颗月球卫星的卫星星座自主导航的并行扩展卡尔曼滤波算法.通过解决噪声统计不确定情况下的测量调度问题来选择适当的测量，降低干扰的影响.为了自适应地选择适当的测量，提出一种基于不同来源的测量构造多个子集的并行扩展卡尔曼滤波器，其中每个扩展卡尔曼滤波器用于处理不同测量子集，并基于残差序列计算子滤波器的权重，组合并行滤波器的估计结果.通过与EKF和传统的多模型自适应估计算法进行比较，表明所提出方法在干扰条件下的三轴位置估计误差的稳定性，体现了性能优势.     

抗差自适应滤波在低轨飞行器INS/CNS/GNSS 组合导航中的应用

低轨飞行器对导航系统的稳定性要求较高,采用标准卡尔曼滤波的组合导航系统在异常扰动情况下会产生较大误差,严重影响低轨飞行器导航精度.在此前提下提出将抗差自适应滤波用于低轨飞行器导航系统,并基于该滤波器设计INS/CNS/GNSS组合导航.通过仿真实验对比验证抗差自适应滤波的有效性.     

深孔尺寸及形状误差自动综合测量理论与方法的研究

通过研究深孔尺寸及其形状误差在线自动综合测量的基本理论,给出一种新的误差分离方法。用此方法,能够在测量过程中将被测深孔工件尺寸及形状误差与工件的回转运动误差、测头的直线运动误差分离开来。而且在进行误差分离的同时,能精确确定被测表面各点的三维坐标,建立起各项被测参数的数学模型,并研制成功由微机实时数据处理的深孔在线综合测量系统。实验结果表明,该测量系统的基本理论正确,测量结果准确可靠。