连续变迎角试验数据自适应分段拟合滤波方法

针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时，不能去除低频振动分量的问题，基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点，提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法，并详细论述其基本原理，重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%，有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证，所提方法可成功应用于某些试验。      

考虑星历误差的天文测角/时间延迟量测组合导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量，可以提供探测器相对反射天体的距离信息，与星光角距量测量结合，可以提高导航性能。然而，星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量，火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题，提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法，建立了包含火卫一位置及速度的状态模型，利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计，仿真结果表明，提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响，为探测器提供高精度的自主导航信息。     

空间目标碰撞概率的等效矩形域快速算法

针对线性相对运动假设下的碰撞概率计算问题，提出了等效矩形域方法。利用该方法将概率积分计算进行近似处理，推导出概率密度积分的解析表达式。针对空间目标误差椭球形状固定的情况，给出了最大碰撞概率的计算方法。对目标在交会时刻相距较远和接近碰撞的情况进行了碰撞概率以及最大碰撞概率计算。通过将计算结果与空间压缩无穷级数法的对比，验证了等效矩形域方法近似计算碰撞概率积分的可靠性，同时对于不同的碰撞概率计算情况，等效矩形域方法显示出更高精确度和更好的估计偏差稳定性。     

液体推进剂在轨剩余量测量方法研究进展

介绍了在轨航天器液体推进剂剩余量测量技术国内外研究进展,并展望了未来的研究方向。首先简要介绍了造成微重力条件下液体推进剂剩余量测量困难的原因;接着回顾了液体推进剂剩余量测量技术的发展脉络,将其技术发展分为技术萌芽、技术成熟和新技术探索三个阶段;然后从基本原理、误差分析、研究进展等方面综述了常用的簿记法(Book-Keeping,BK)、压力体积温度法(Pressure-Volume-Temperature,PVT)和热量激励法(Thermal Gauging Method,TGM)等液体推进剂在轨剩余量测量技术,对比分析了各种方法的优缺点;最后,展望了液体推进剂在轨剩余量测量技术的发展方向:一是利用不同测量技术在不同卫星寿命期间具有不同测量精度的特点,将多种测量技术进行结合,以提高整体测量精度;二是开发适用于卫星全寿命周期高精度测量的新方法。     

基于T-Scan的三维激光扫描系统测量误差分析

三维激光自动扫描系统可以快速获取零件表面信息,提高扫描系统的测量精度可以进一步提高系统性能。针对扫描精度问题,对扫描系统的测量误差进行了分析和评估,在试验中使用的扫描系统由机器人和商业三维激光扫描仪T-Scan组成,这种商业三维激光扫描仪的基本原理是激光三角法,测量误差受到扫描位姿的影响。将T-Scan的扫描位姿分解为扫描深度、俯仰角和偏转角,通过控制变量试验研究了扫描位姿对随机误差和系统误差的影响。试验结果显示,扫描结果的随机误差远小于系统误差,系统误差与扫描深度和俯仰角呈双线性关系。根据试验结果建立了系统误差的预测模型,通过模型预测的系统误差与实际试验结果的偏差最大为26μm,该预测模型是优化扫描轨迹从而提高测量精度的前提条件。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。     

永磁同步电机最优滑模控制

为了减少永磁同步电机调速中的动态误差,提出了一种积分性能最优的滑模控制方法。该方法以滑模控制中的动态误差为性能指标,在此基础上建立最优切换函数,并采用最优控制理论对滑模控制器进行设计。用该方法设计的滑模控制系统,通过滑模面斜率的连续变化,能够加速系统状态变量到达滑模面的过程,极大地提高对参数摄动和外部干扰的鲁棒性。仿真结果表明,该时变滑模面控制方法使系统具有无超调、快速、稳定等优点,提高了系统的鲁棒性。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

北斗空间信号误差统计特征及描述方法研究

通过对比北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)广播星历与事后精密星历,提取了轨道和卫星时钟误差。基于北斗轨道误差及北斗卫星时钟误差统计特征分析,构建区别于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的BDS空间信号用户测距误差(Signal-In-Space User Range Error,SISRE)描述方法,对BDS广播星历中用户测距精度(User Range Accuracy,URA)进行了验证。6个月的北斗数据测试结果表明,北斗GEO、IGSO和MEO卫星的URA分别为3.0m、1.9m和1.6m。