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。     

同温层气球平台反向定位系统的研究

反向定位系统是针对驻留型同温层气球平台的一种新型定位系统，该系统的基本原理是由接收站的位置计算得出发射机的位置。文章采用卡尔曼滤波的方法，建立了反向定位系统的模型，给出其滤波算法；鉴于地面接收站的位置选择对该系统的定位精度有较大的影响，给出地面站选址依据，并通过计算、仿真获得一组较为理想的布站方式。此外，钟差是系统的一个主要误差源，文中对其引起的定位误差进行了分析，并给出估算的方法；对系统中的传播误差、设备误差也进行了分析。最后，对系统建立了仿真模型进行仿真。结果表明，该定位系统具有较好的定位精度。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位，存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器；需要建立准确世界和无人机物理模型；受环境影响较大；自主智能水平较低，无法较好地满足无人机对导航系统的要求，需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术，无需训练模型参数，不依赖高精度传感器，无需精确建模，且复杂环境下鲁棒性较强，具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理，分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术，最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

惯性／卫星组合导航开发平台的可视化仿真和实现

对惯性/卫星组合导航开发平台的可视化仿真及其实现进行了研究。该开发平台采用Visual++6.0语言进行编程,可进行实时导航动画显示,对惯性导航、GNSS及多种组合模态进行仿真运行,其结构和参数可由操作者根据实际情况选择或自行设定;特别针对不同的应用对象,可灵活地设置航迹和航路点,因此有较高的应用价值和实用意义,不失为设计组合导航系统的有力工具,在实际应用中对惯性/卫星组合导航系统研制和设计具有前瞻性和指导性。同时,模块化设计使该软件中的核心算法已方便地移植应用于实际工程组合导航系统中,收到了很好的效果。     

基于X射线脉冲星的深空探测器自主导航方案

X射线脉冲星自主导航系统可以为深空探测器提供位置、速度、时间和姿态等丰富且自主的导航信息,以X射线脉冲星测得的信息作为量测量,结合轨道动力学方程,对航天器的轨道进行自主估计确定。论文阐述了该方案的导航原理,在借鉴现有航天器导航系统的基础上,提出了基于X射线脉冲星导航的方案,介绍了方案的硬件组成、系统结构,并针对方案中导航敏感器多冗余的特征,给出了基于多传感器组合导航技术的结构,最后用仿真资料对方案做了性能概算和精度估计。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

推进系统优化控制模式研究

在不同的飞行任务段采用不同的优化控制模式,能够充分发挥发动机的性能潜力,提高飞机性能。利用机载自适应模型,使优化控制模式具有自适应能力。优化过程采用线性规划(LP)方法结合发动机的物理响应过程来解决非线性的发动机性能优化问题。文中阐述了优化控制的设计和控制算法,并进行了数字仿真试验,结果表明:在平飞加速工况下,采用最大推力模式,可提高发动机推力约10%;在亚音速巡航时,采用最小油耗模式,可节省单位油耗约2%,验证了推进系统优化控制模式的性能效益。     

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.