考虑姿轨耦合的航天器高精度实时导航定轨方法

针对近地轨道航天器及其全球导航卫星系统(GNSS)测量数据驱动的实时导航定轨方法,使用轨道动力学原理解析了由GNSS天线安装位置与航天器质心偏差造成的定轨误差。基于航天器在轨的刚体运动特性和对地姿态特征,提出针对安装关系对应的相对速度修正项。使用姿轨耦合的分析方法,明确了基于航天器质心轨道积分和天线测量点位速修正的GNSS测量信息模拟。结合扩展卡尔曼滤波(EKF)形式的实时导航算法,分析了安装关系造成的定轨系统误差。围绕半长轴确定误差的长期变化规律,仿真证明了GNSS测量数据的位速修正在高精度实时导航定轨过程中的必要性。     

基于鲁棒扩展卡尔曼滤波的双目视觉测量相对导航技术研究

针对非合作目标相对导航问题,为提高相对导航的精度和可靠性,采用双目视觉测量方法实现追踪器与目标器之间相对状态的测量,并基于鲁棒扩展卡尔曼滤波方法,提出了一种鲁棒相对导航滤波方法。仿真结果表明,该方法对相对导航系统模型中的不确定性具有良好的鲁棒性,且滤波精度较高。     

Friction compensation for low velocity control of hydraulic flight motion simulator: A simple adaptive robust approach

Low-velocity tracking capability is a key performance of flight motion simulator (FMS), which is mainly affected by the nonlinear friction force. Though many compensation schemes with ad hoc friction models have been proposed, this paper deals with low-velocity control without friction model, since it is easy to be implemented in practice. Firstly, a nonlinear model of the FMS middle frame, which is driven by a hydraulic rotary actuator, is built. Noting that in the low velocity region, the unmodeled friction force is mainly characterized by a changing-slowly part, thus a simple adaptive law can be employed to learn this changing-slowly part and compensate it. To guarantee the boundedness of adaptation process, a discontinuous projection is utilized and then a robust scheme is proposed. The controller achieves a prescribed output tracking transient performance and final tracking accuracy in general while obtaining asymptotic output tracking in the absence of modeling errors. In addition, a saturated projection adaptive scheme is proposed to improve the globally learning capability when the velocity becomes large, which might make the previous proposed projection-based adaptive law be unstable. Theoretical and extensive experimental results are obtained to verify the high-performance nature of the proposed adaptive robust control strategy.     

Adaptive block dynamic surface control for integrated missile guidance and autopilot

A novel integrated guidance and autopilot design method is proposed for homing missiles based on the adaptive block dynamic surface control approach. The fully integrated guidance and autopilot model is established by combining the nonlinear missile dynamics with the nonlinear dynamics describing the pursuit situation of a missile and a target in the three-dimensional space. The integrated guidance and autopilot design problem is further converted to a state regulation problem of a time-varying nonlinear system with matched and unmatched uncertainties. A new and simple adaptive block dynamic surface control algorithm is proposed to address such a state regulation problem. The stability of the closed-loop system is proven based on the Lyapunov theory. The six degrees of freedom (6DOF) nonlinear numerical simulation results show that the proposed integrated guidance and autopilot algorithm can ensure the accuracy of target interception and the robust stability of the closed-loop system with respect to the uncertainties in the missile dynamics.     

SINS／GPS／CNS组合导航中的鲁棒滤波算法研究

组合导航系统难以精确建模、噪声统计特性难以获得等问题逐渐突出,严重影响了组合导航系统滤波器的稳定性。为提高SINS／GPS／CNS组合导航系统的鲁棒性,设计了基于H∞滤波理论的鲁棒滤波算法,提高了导航系统对系统模型参数变化的适应能力。通过仿真与线性卡尔曼滤波器进行对比,验证了在系统模型参数变化的情况下,H∞滤波器精度几乎不发生改变,有更好的鲁棒性;提高了组合导航系统在噪声统计特性和模型参数不易确定情况下的导航性能。     

基于RTS滤波的GPS+BDS非差非组合PPP/INS紧组合模型

GPS高精度定位技术在动态复杂环境中,其定位精度、可靠性和连续性因卫星信号频繁失锁而变差。为此,提出了采用基于RTS滤波(Rauch-Tung-Striebel Filter)的GPS+BDS非差非组合PPP(Precise Point Positioning)与INS(Inertial Navigation System)紧组合模型的策略来克服GPS在动态定位中的弱点。其中,采用GPS+BDS双系统观测数据,可提高PPP解算中的可用卫星数,改善星站间定位几何强度和提高PPP收敛速度;采用PPP/INS紧组合,利用INS的自主定位特性和短期高精度特性,可有效改善复杂环境下的定位精度和连续性;采用RTS滤波,可进一步提高PPP/INS紧组合性能。首先推导了GPS+BDS非差非组合函数模型、PPP/INS紧组合函数模型和RTS滤波函数模型,然后利用一组车载动态数据,对动态GPS PPP、GPS+BDS PPP、GPS/INS紧组合、GPS+BDS PPP/INS紧组合和基于RTS的GPS+BDS PPP/IMU紧组合的定位、测速和定姿性能进行分析。实验结果表明,该方案可有效提高定位(58%～72%)、测速(74%～82%)和定姿(4%～23%)精度,特别是对卫星失锁期间的定位性能改善尤为明显。     

转子时间常数在线校正的感应电机转速观测

基于磁链的模型参考自适应算法中,转子时间常数失准会影响电流模型精度。建立了消除耦合关系的可同时辨识转速和转子时间常数的模型。针对纯积分环节造成的电压模型磁链失准问题,采用了包含两个神经元自适应滤波器的积分器代替传统积分器,消除了直流漂移和积分初始条件的影响。仿真结果表明:设计的模型参考自适应转速观测系统不受转子时间常数变化和直流漂移的影响,系统动态性能良好。最后在DSP电机控制试验平台上进行试验,验证了该方法的有效性和高性能。     

应用知识蒸馏的深度神经网络波束形成算法

自适应波束形成技术广泛应用于雷达领域的旁瓣抗干扰中。当回波数据量增多时,传统的波束形成算法无法进行快速处理,而应用深度神经网络模型通过数据的预训练则可以快速地进行波束形成,因此根据波束形成原理设计深度神经网络,并利用知识蒸馏的方式对深度神经网络进行压缩,使压缩后的模型既有原始模型良好的泛化性能而且又有更快的计算速度。仿真结果表明,相比于传统的LMS算法,在实验环境下,未经模型压缩的深度神经网络自适应波束形成算法的计算速度提高了约7倍,基于模型压缩的深度神经网络自适应波束形成算法的计算速度提高了约20倍。     

带预设性能的火箭垂直着陆段姿态自适应控制设计

可重复使用运载火箭是典型的复杂非线性、强不确定性系统，其着陆飞行过程中存在的未知环境干扰和未建模动态将严重影响火箭姿态系统的稳定性。针对此情况，设计了火箭垂直着陆段飞行的姿态自适应控制系统，以解决上述不确定性所带来的不利影响；同时，引入误差转换技术，使得控制器能同时保证系统预设的瞬态性能和稳态性能。仿真结果表明，设计的控制算法能满足飞行姿态控制性能要求，且对外部干扰和模型不确定性具有较强的鲁棒性。     

基于模型拼接技术的四旋翼无人机全飞行包线建模

四旋翼无人机在军事和民用领域都有广泛的应用前景。然而，四旋翼无人机具有机载传感器准确性低与可靠性差、不同飞行条件下动力学模型差异大等特点。本文以四旋翼无人机为研究对象，系统地开展了飞行路径重构、频率域系统辨识、全飞行包线建模的相关研究工作。针对机载低成本传感器存在显著常值偏差与量测噪声统计学特性未知的缺点，采用基于EKF的飞行路径重构技术对在飞行试验中无人机的机体空速进行重构；针对不同飞行速度下四旋翼无人机动力学模型差异大的特点，采用频域法辨识得到不同飞行条件下的本体动力学模型；针对四旋翼无人机大跨域的高精度控制需求，利用模型拼接技术，系统性地提出了全飞行包线建模方案，经过验证，所提出模型拼接技术是准确可靠的。