低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题，设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时，为降低对外部参考信号测量精度的要求，提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出，无法采用有导师的训练方法，为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

一种基于绝对误差的可观测度分析方法

本文给出了一种基于状态绝对误差的可观测度分析方法。对初始对准误差模型进行了分析，选取不同的不可观测状态，姿态误差角的可观测度强弱不同。从而提供了一种从另一个角度分析可观测度的方法，为惯导系统滤波器的设计研究提供了一定的理论依据。     

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°。     

基于捷联惯导高保真误差模型的非线性滤波算法

针对捷联惯导系统在大姿态误差条件的对准问题,推导了高保真非线性误差模型。该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用与导航解算相同的姿态更新算法准确描述了姿态误差的传播规律。利用该模型设计了扩展卡尔曼滤波器,并以二位置对准为例,比较该模型与线性模型和大方位误差模型的滤波效果。仿真实验结果表明在小角度误差和大方位误差条件下,基于高保真模型的滤波器估计精度都优于其它两种模型,且在大水平姿态误差条件下滤波精度也很高。     

快速机动大型挠性航天器的动力学建模

 建立带附加质量大型挠性航天器大角度快速机动时的动力学模型。在柔性体变形场中计及耦合效应，采用假设模态法和拉格朗日原理建立挠性航天器系统的一阶近似动力学模型。在模型中忽略轴向变形，并用低阶主模态表示横向变形得到控制模型。理论分析和数值仿真表明: 挠性航天器在历经大角度快速机动时会产生动力刚化现象，传统的零次近似动力学模型会产生错误的仿真结果；附加质量对两种模型的系统刚度产生截然相反的作用；低阶简化模型能够较好地反映系统的动力学特性，可用于控制器设计。     

MIMU/GPS嵌入式组合导航中GPS信号非相干搜索算法分析

对于GPS信号的搜索捕获采用长积分时间相干搜索算法,会导致频率的搜索范围增加,而采用非相干积分搜索算法将增加平方损失．针对非相干搜索算法中由于多普勒频移估计偏差和码移估计偏差的影响而导致的平方损失,提出了基于微惯性测量单元MIMU／GPS嵌入式组合导航辅助的时域非相干搜索算法来提高对卫星信号的捕获能力,并对其捕获性进行仿真分析研究．结果表明,采用MIMU辅助的时域非相干搜索算法可以提高对GPS信号的捕获能力．     

参数不确定挠性航天器的姿态跟踪控制

许多空间飞行任务需要挠性航天器的姿态跟踪控制。由于燃料消耗和柔性附件展开等原因,挠性航天器的惯量矩阵并非确定的常值矩阵,本文研究惯量矩阵未知时挠性航天器的姿态跟踪控制问题。基于惯量估计器设计了非线性反馈控制器,使航天器跟踪惯性空间的目标姿态角速度。通过构造Lyapunov函数并利用Barbalat引理证明了控制系统的全局渐进稳定性。最后进行了数值仿真以验证控制器的有效性。