基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题，提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面，利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度，得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上，减少一个终端约束，增加一个待估计剖面参数，可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现，再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性；飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明，基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好，制导精度高，能够实现飞行时间可控，具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析

图片、语音、视频等多媒体形式的信息交流在网络通信中占有重要地位，同时也有很多非法信息的传播隐匿于此。隐写分析是甄别隐秘信息是否存在的有效手段，提出了一种通用的基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析算法。网络主体由残差计算、特征提取和二分类3部分构成，其中在特征提取部分针对性地提出了残差卷积层、多尺度残差卷积模块及隐写分析残差块。实验结果表明:所提算法基于视频像素域分析网络的检测率高达99.75%，比传统的手工提取特征方法具有更大的优势。      

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器，采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合，提升滤波精度，完成运动状态和参数的估计，从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比，非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动，无法获得加速度，且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器，基于简化的相对运动方程，结合天基平台获得目标的观测信息，采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明：相比于无迹卡尔曼滤波（UKF），DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度；对于存在未知机动的非合作航天器，通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性，该方法能够检测到多次机动并且减少误判。     

采用视觉伺服的月球样品容器夹持控制方法

嫦娥五号探测器月面采样封装任务需利用采样机械臂及其末端执行机构夹持样品容器,为克服非结构化月面环境对机械臂控制造成的不可知影响,确保精确夹持样品容器,提出并设计了一种视觉伺服样品容器夹持的控制方法和系统。系统通过固定安装相机和"眼在手"相机协同获取机械臂末端执行机构以及样品容器特征,采用扩展卡尔曼滤波算法对机械臂末端执行机构位姿的控制参数进行估计,消除控制位姿的轨迹抖动,实现了对样品容器的精确夹持。最后,通过分析在轨月球样品容器被夹持过程的数据和图像,验证了该视觉伺服控制方法和系统设计正确有效。     

基于等效电路模型与CDKF的锂离子电池荷电状态(SOC)估计

锂离子电池在社会生产各领域应用广泛,由于其复杂的电化学系统,状态检测难度较大,给供电保障带来不利影响.结合Thevenin等效电路与中心差分卡尔曼滤波法(CDKF),构建了一种聚合物锂离子电池的荷电状态(SOC)估计模型.MATLAB仿真验证表明,该模型能有效防止安时计数误差累积,电池SOC估计误差不超过5%.     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响，设计了两步卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先，介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型，并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次，在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差，并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量，从而推导出包含2种误差的新模型，并证明了该模型的完全可观测性；根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理，得到了TSKF算法的步骤。最后，通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下，传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散；TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响，使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。      

基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析

飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响，有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题，根据其总体主要设计参数和特性指标的特点，以及多学科间的耦合关系，建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入，对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中，设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层，从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明，与传统代理模型相比，深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高，多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明，机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时，有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长；发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及，但普遍续航时间较短，提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量，存在桨距和转速的最佳组合，使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统，其在耗能方面具有特殊优势，但如何达到最小功率点，目前研究较少。针对上述问题，为提高计算效率，便于控制研究工作的开展，首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下，基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距，并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力，实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明，提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。