GPS/INS组合系统空中对准方法研究

针对单天线的GPS与捷联惯性导航组合系统,提出了一种空中对准方案,不同于传统的传递对准方法,仅依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成空中初始对准。该方案采用扩展卡尔曼滤波方法解决对准过程中的非线性问题。仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到水平姿态误差0.07,°方位误差0.3°。     

主从式卫星编队相对轨道的自主确定

为实现主从式卫星编队飞行中心星与环绕星的自主定轨，采用微波雷达测量卫星间相对距离、距离速率、方位角和仰角。根据动力学方程给出了导航算法，并利用扩展卡尔曼滤波（EKF）提高微波雷达相对速度的测量精度。仿真结果表明，该导航算法对主从式卫星编队较有效，且能获得较佳的导航精度。     

基于磁强计测量的一种姿态估计方法研究

运行在低轨道上的三轴对地稳定小卫星在安全保持模式下的姿态确定要求测量部件的可靠性高,功耗低。本文选用三轴磁强计作为测量部件,给出在安全保持模式下的增广型Kalman滤波器(EKF)的设计。仿真结果表明在安全保持模式下,对卫星姿态能够进行很好的估计或校正。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

直接力与气动力复合控制系统姿态稳定问题研究

大气层内直接力与气动力复合控制导弹具有响应快速、可用过载大等优点，可以拦截高速、高机动性目标。研究制导末端轨控直接力与气动力复合系统姿态稳定问题。首先分析了复合系统的特点和控制问题，建立了控制模型。然后应用扩张状态观测器观测对象模型内扰和外扰的实时作用量，进行反馈补偿，实现了动态线性化。最后设计了非平滑反馈控制律，从而实现了复合系统的姿态控制设计。仿真结果表明，系统具有良好的动态性能和稳态性能，控制器具有很强的鲁棒性。     

实时精确定轨的自校准方法

实时精确定轨的迫切性越来越成为航天技术任务发展所关注的问题。本文将轨道约束“EMBET”自校准技术^[1,2]推广到实时轨道确定处理；在不断地获取对航天器轨道测量数据的过程中，递推地估算和修正观测数据的系统误差，又实时地为用户提供精确的轨道状态参数或轨道根数。     

有序递推滤波修正系统误差方法

本文将推广卡尔曼滤波的原理拓展到对测量元素逐个进行滤波的处理。从理论上证明它可以提高状态向量滤波结果的估值精度，而且它可以减少求逆公式的计算量。本文应用该方法导出了轨道测量数据处理的有序递推自校准系统误差的方法及公式。     

扩展企业合作产品定义过程的工作流互操作技术

利用面向对象方法和工作流技术对合作产品定义过程中的分布式工作流管理技术进行研究。建立了合作产品定义过程的动态规划模型和面向对象工作流模型及实现互操作的方法。     

三维攻击角度约束部分制导控制一体化设计

针对侧滑转弯(STT)导弹带有攻击角度约束的机动目标拦截问题，提出一种基于自适应终端滑模动态面控制的三维部分制导控制一体化(PIGC)设计方法。首先，建立了针对机动目标拦截的侧滑转弯导弹三维部分制导控制一体化设计模型，且不需要导弹速度微分体轴系分量信息。然后，使用终端滑模控制理论构建误差向量与虚拟控制量，达成精确拦截与攻击角度约束的控制目的；引入有限时间非线性收敛扩张状态观测器(ESO)来在线估计系统不确定性；设计自适应算子与自适应更新律对观测器的估计误差进行补偿，以提高方法的鲁棒性。最后，三维空间拦截仿真校验了方法在提高拦截精度与增强角度约束收敛性能的有效性。     

A cost driven predictive maintenance policy for structural airframe maintenance

Airframe maintenance is traditionally performed at scheduled maintenance stops.The decision to repair a fuselage panel is based on a fixed crack size threshold,which allows to ensure the aircraft safety until the next scheduled maintenance stop.With progress in sensor technology and data processing techniques,structural health monitoring (SHM) systems are increasingly being considered in the aviation industry.SHM systems track the aircraft health state continuously,lead ing to the possibility of planning maintenance based on an actual state of aircraft rather than on a fixed schedule.This paper builds upon a model-based prognostics framework that the authors developed in their previous work,which couples the Extended Kalman filter (EKF) with a first order perturbation (FOP) method.By using the information given by this prognostics method,a novel cost driven predictive maintenance (CDPM) policy is proposed,which ensures the aircraft safety while minimizing the maintenance cost.The proposed policy is formally derived based on the trade-off between probabilities of occurrence of scheduled and unscheduled maintenance.A numerical case study simulating the maintenance process of an entire fleet of aircrafts is imple mented.Under the condition of assuring the same safety level,the CDPM is compared in terms of cost with two other maintenance policies:scheduled maintenance and threshold based SHM maintenance.The comparison results show CDPM could lead to significant cost savings.