某飞行器姿态控制系统仿真

介绍了某飞行器姿态控制系统数字仿真的实现.根据该姿控系统的组成,以俯仰通道为例建立了通道的动力学和运动学方程,以及相应的控制系统数学模型,给出了仿真流程.仿真结果表明:该仿真系统可定量分析飞行器控制系统参数超差对飞行的影响.     

基于星敏感器/陀螺组合的一种半确定性卫星定姿方法

针对星敏感器/陀螺典型卫星姿态确定系统配置,考虑确定性方法的离散性及状态估计法对模型准确程度的依赖性,提出了一种半确定性姿态确定方法.以四元数为姿态描述参数,用基于Taylor展开近似的线性回归修正陀螺预报的姿态,并用修正的姿态信息反推出陀螺漂移量.仿真结果表明:该算法实现简单,无需实时递推滤波器增益阵,计算速度快,定姿性能较佳,可有效提高陀螺的姿态预报精度.     

基于GPS的多基线姿态系统研究

在QUEST算法的基础上,提出了非单位向量前提下的四元数估计算法。该算法考虑了基线长度对精度的影响,将其应用于自制的GPS多基线姿态系统,计算载体的姿态角,验证系统及算法的精度。通过两次实验结果对比表明:该套GPS姿态系统具有较高的精度,非单位向量的四元数估计算法计算精度明显高于TRIAD算法。     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.     

基于改进遗传算法的波达角估计

利用线阵进行波达角估计的常用方法是长短基线配合测向,但是短基线长度往往达不到理论要求值,必须采用其他手段对测相数据进行处理.将遗传算法引入波达角估计运算,并进行了改进,将各条基线对应的相位差模糊数作为解空间的二进制编码对象,既简单易行,又不会受到二进制编码精度较低的影响.整个算法取得了较好的效果,能够较准确地估计各基线对应的相位差模糊数.     

多径条件下阵列互耦自校正算法研究

在实际的阵列中,阵元间的互耦和相干信源的存在都会使得大多数高分辨的DOA估计算法的性能严重下降,甚至完全失效.针对这一问题,在应用子空间原理的基础上,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及对称Toeplitz性,并结合前后向空间平滑算法,提出了一种阵元互耦条件下的相干信源的波达方向估计新算法.该算法无需阵元的互耦参数信息,就可准确地估计出相干信源的DOA,估计性能优良,且只需一维搜索,计算量较小.仿真结果验证了该算法的有效性.     

使用VSCMGs的IPACS的奇异性分析与操纵律设计

 研究使用变速控制力矩陀螺群(VSCMGs)的能量/姿态一体化控制系统(IPACS)的奇异性分析与操纵律设计问题。提出了VSCMGs的CMG奇异与IPACS奇异两种概念。对于给定的CMG奇异方向,采用优化理论得到了在该方向上VSCMGs的转子达到角动量饱和时的转速表达式,并给出了IPACS奇异的充要条件及其证明。分析了考虑星体角速度影响时的实际IPACS的奇异性质。在此基础上为实现合理的动量管理,采用加权矩阵的方法设计了IPACS的操纵律。最后通过算例验证了所得到的IPACS奇异判据的正确性,并通过数值仿真,验证了所设计的操纵律的正确性及其良好的动量管理性能。     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

子空间投影DOA估计算法分析及合成空间谱

 针对子空间投影波达方向（DOA）估计方法在非理想条件下性能下降的问题,提出利用加权信号子空间投影和噪声子空间投影获得合成空间谱的DOA估计方法。从不同空间投影矩阵的角度对多种基于特征分解的子空间投影DOA估计方法进行归类分析,在分析的基础上通过对信号子空间投影采用主特征值倒数加权,并与常规噪声子空间投影进行空间谱合成对多目标进行分辨。合成空间谱在低信噪比、小快拍数和非等强多目标条件下具有优良的目标分辨能力和稳健性。理论和统计性能分析表明其性能优于多重信号分类（MUSIC）和信号子空间模变MUSIC（SSMUSIC）方法,有较高的工程应用价值。     

宽带信号近似最大似然方位估计快速算法

 针对短采样宽带信号近似最大似然方位估计（AML）计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的近似最大似然方位估计快速算法（PAML）。该算法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用完美抽样方法从该概率分布函数中抽样。与AML和遗传算法的对比实验研究表明,两目标情况下PAML算法在中低信噪比条件下的估计性能与AML和遗传算法性能相当,而计算量分别是二者的1/24和1/3。随着目标个数的增加,PAML算法的计算量优势将更加明显。