改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

超声速混合层中PIV粒子的湍流变动作用研究

对二维超声速气固两相混合层进行双向耦合，研究了粒子图像测速技术（PIV）中示踪粒子对超声速混合层的湍流变动作用。超声速气固两相混合层的气相采用大涡模拟，离散相采用拉格朗日颗粒轨道模型求解。结果表明:与无负载示踪粒子时的超声速混合层相比，小Stokes数示踪粒子在超声速混合层中的布撒减弱了流向湍流，而强化了法向湍流，使雷诺应力峰值增大了9.68%；大Stokes数示踪粒子对混合层的湍流脉动起到了一定的削弱作用，最大雷诺应力值只有无负载时的41.74%。大质量载荷时，大量示踪粒子的运动尾迹抹平了部分法向速度脉动，使最大法向速度脉动只有无负载粒子时的38.63%；中等质量载荷时，超声速混合层的法向速度脉动和雷诺应力峰值与无负载粒子时相近；而小质量载荷时，超声速混合层中心线及其附近的法向速度脉动得到较小的增强，而最大流向速度脉动却被削弱了19.29%。小Stokes数和中等质量载荷示踪粒子对原始无负载粒子时的流场影响相对较小，研究结论对高速流动PIV测试有着重要的参考价值。     

基于模糊逻辑的飞机电推进系统能量管理策略研究

为了提升飞机电推进动力系统的关键性能,需要设计和优化内部能量管理控制策略并实现功率合理分配。本文基于MATLAB/Simulink平台,建立了电推进动力系统仿真模型,并在能量管理系统模块中提出了基于模糊逻辑的能量管理策略（EMS）,其用于动力系统内部的功率分配和控制。针对从滑跑直到巡航稳定点的飞行任务段,对电推进动力系统进行了时段级仿真实验,研究了氢气消耗量等量化指标的表现。在此基础之上,基于遗传算法的优化方法,对模糊控制系统的隶属度函数参数进行了寻优。计算结果表明,在本文基于模糊逻辑的EMS作用下电推进动力系统的氢气消耗量减少9.27%,而且氢燃料电池功率波动剧烈程度减少25.11%;优化后,主指标氢气消耗量进一步减少6.5%,同时次要指标的变化被约束。     

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

XNAV算法及其整周模糊度确定方法研究

X射线脉冲星导航(XNAV)是一种新型的航天器天文导航方法.研究了利用脉冲星脉冲相位观测信息进行导航卫星自主定轨的算法.首先分析了X射线脉冲在卫星和太阳系质心之间的传播时间方程,然后利用卫星与太阳系质心之间的相位差分观测量建立了系统的观测方程;结合导航卫星的轨道动力学特性,采用扩展卡尔曼滤波算法估计卫星的轨道.考虑到卫星轨道动力学预报得到的卫星位置值具有较好的精度,提出直接利用该位置预报值快速确定整周模糊度,并验证了该方法的可行性.数学仿真表明,该导航算法能够精确确定导航卫星在 l惯性系F的绝对位置.     

小卫星编队绕飞构型运动学设计与分析研究

基于运动学的相对运动数学模型,利用物理意义更明确的绕飞方程进行了小卫星绕飞轨道的设计.根据绕飞轨道方程,重点分析了4类常用的绕飞编队构型:同绕飞轨道编队、同面同绕飞中心编队、异面同绕飞中心编队和多绕飞中心编队,总结分析了各种编队轨道设计的约束条件,获得了一般规律性结论.最后通过仿真验证了所提出的绕飞编队轨道设计方法和结论的正确性.     

惯性/星光/卫星组合导航系统可视化仿真研究及实现

组合导航可视化仿真是验证多传感器组合导航方案、算法正确性和可靠性的有效手段,可以通过曲线、图形的方式对多传感器组合导航过程进行三维直观演示。为充分验证所提出的惯性/星光/卫星多传感器组合导航系统的精度和可靠性,本文设计了基于VC++的多传感器组合导航的算法可视化仿真验证系统,采用任务分离技术分配主辅线程实现界面显示和算法运算并行工作,同时利用API函数实现高效、高速的串口传输和界面显示,提高系统的实时性。实验结果表明,本文设计的系统可以满足多传感器组合导航系统可视化仿真演示的需要,运行稳定可靠。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。