预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

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%.     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性，提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先，建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后，为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性，建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后，基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理，将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题；为提高路径约束的可靠度评估效率，基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进，进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明，所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性，可以满足工程可靠性指标要求，同时还具有较高的精度和计算效率。     

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。     

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。      

适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计

摘要： 针对受到潜在模型不确定性影响的系统，设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法，在模型精确的情况下，性能往往不及传统卡尔曼滤波（KF）.为了解决该问题，设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法，其中一个滤波器为KF，用于在未出现模型不确定性的情况下，对系统进行最优状态估计；另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波（AKF），用于在出现模型不确定性的情况下，对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例，分析算法的性能.仿真结果表明，利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷，从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况.     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题，以空间站表面为"特殊地形"，提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先，运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据，以该点云数据为实时图，以空间站表面先验点云数据为基准图。然后，利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系，将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态，从而确定两航天器间的相对导航参数，并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后，将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合，估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态，实验结果表明，相对位置精度优于0.002 m，相对姿态精度优于0.1°。     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据，也是小天体测绘，着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型，表示小天体在相机坐标系中的姿态变化；然后定义小天体旋转的状态方程，推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪，利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中，在仿真相机与小天体相机100 km距离上，分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值，图像上特征点跟踪精度，相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明，提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

基于XFEM-CZM耦合法的胶接接头裂纹扩展分析及强度预测

采用扩展有限元法（XFEM）和内聚力模型（CZM）相耦合的方法，分析胶接接头胶层内部裂纹扩展、界面脱粘分层现象。采用内聚力单元和内聚力接触描述胶层/板材界面，建立单/双搭接接头有限元模型。预测拉伸载荷下接头的强度性能并与已有试验数据对比分析，验证XFEM-CZM耦合法的可行性及内聚力单元和内聚力接触2种界面建模方法的有效性。模拟裂纹从胶层内部扩展至胶层/板材界面并引起界面脱粘分层的过程，分析其损伤失效机理。讨论初始裂纹长度和界面刚度、强度及应变能释放率对胶接接头强度性能的影响。结果表明:胶接接头强度随初始裂纹长度增加而降低，且在双搭接接头模型中表现更为明显；界面刚度、强度对胶接接头强度影响较大而应变能释放率的影响较小。