航天器姿态滑模变结构控制系统的设计

给出了航天器三轴动力学和四元数姿态运动学方程。在分析滑模变结构控制的基本原理和设计方法的基础上，通过二次型最优法解出航天器姿态角速度与姿态角之间的函数关系，进而得到滑动平面。在此基础上，应用滑模变结构控制方法对航天器姿态控制系统进行了设计和仿真，并与PID控制系统进行了分析比较。仿真结果表明，滑模控制系统具有良好的动态品质和稳态性能，体现了变结构控制的突出优点，对系统摄动和外加干扰具有极强的鲁棒性和自适应性。     

基于无迹卡尔曼滤波的柔性自由翻滚目标姿态估计

在进行在轨维修以及清除等任务时,需要确定航天器的姿态四元数和角速度。失效卫星常处于自由翻滚状态,通常带有柔性帆板,其运动规律相较于刚性帆板更为复杂。一方面,空间失效卫星的姿态确定常使用激光雷达、双目相机作为测量装备,其测量精度常受到光照、磁场等的影响,会对识别精度产生较大干扰。另一方面,柔性航天器的质量特性容易发生变化,导致很难对其动力学模型进行精确描述。针对柔性自由翻滚目标的状态难以获取的问题,本文提出基于无迹卡尔曼滤波的姿态估计方法,并采用神经网络补偿柔性航天器模型误差。仿真结果显示：无损卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)算法对柔性航天器的姿态四元数预测误差值在10^-3范围内,角速度误差值最高0.08 rad/s,采用神经网络补偿动力学模型后对四元数的预测误差稳定在9×10^-4范围内,角速度误差稳定在1.5×10^-3范围内。结果表明,使用神经网络补偿柔性航天器动力学模型的不确定项之后,UKF对柔性自由翻滚目标的姿态估计精度满足工程要求。     

对偶四元数曲线插值算法在编队卫星中的应用(英文)

传统的编队卫星位置和姿态算法是分开处理的。提出一种新的对偶四元数曲线插值算法,将卫星的姿态结合到轨道中去。首先采用曲线插值算法计算主星的运动轨迹,然后建立从星相对于主星的对偶四元数模型来确定从星的相对位置和姿态,将卫星的位置和姿态进行统一处理。与传统的轨道参数法及四元数法进行误差比较,仿真结果表明该方法不但可以实现编队卫星位置和姿态的统一确定,而且可以满足卫星编队的精度要求。     

基于四元数方法的GPS航姿解算

应用ＧＰＳ载波相位双差测量来确定载体的航向和姿态需要解决两个主要问题：模糊度的确定和航姿算法。本文提出了ＧＰＳ航姿解算的四元数方法,直接利用ＧＰＳ载波相位双差 算姿态四元数,从而保证了姿态矩阵的正交性能。     

基于激光雷达的机载设备安装姿态校准

现代飞机对许多的机载设备安装提出更高的要求,而传统的飞机机载设备安装姿态的校准测量方法在测量校准精度和效率上已不能满足这些要求,需要采用基于先进数字化测量仪器和技术测量校准方法。通过对激光雷达系统测量原理的分析,本文提出了一种基于激光雷达的机载设备安装姿态校准新方法。与传统测量校准方法相比,这种基于激光雷达的校准方法在减少和简化测量校准工序、提高工作效率和校准精度等方面具有显著优点,能够满足现代飞机制造对机载设备安装姿态校准的更高要求。     

高速风洞试验模型姿态角的视频测量及不确定度研究

高速风洞测力试验中,阻力系数精度瓯的先进指标为0.0001,按误差分配原理,要求试验模型迎角的测量精度以≤0.01°.为此,研究风洞试验中模型姿态角视频测量及其不确定度,给出其系统误差的补偿方法.实测数据(马赫数为1.5、2.0、3.0和4.0)表明:在2m暂冲式超声速风洞试验中,各阶梯迎角测量数据的标准差(含风洞气流脉动致模型姿态角振动产生的误差)在0.0018°和0.0094°之间,迎角实测估计值的标准不确定度≤0.003°,由此可知,姿态角视频测量系统的靠≤0.0094°.本方法既不破坏模型的外形,又不改变模型的刚度与强度,具有实用价值.     

模型变形视频测量的相机位置坐标与姿态角确定

高速风洞试验中的模型变形视频测量(VMD)要求双(多)相机大角度大重叠的测量方式,而通过现有共线方程的线性化模型难以取得高精度的相机位置与姿态角,故推导包含共线方程泰勒展开二次项的非线性误差模型,建立3控制点的VMD相机位置与姿态确定技术.多个工程实例表明该技术能取得高精度的相机位置坐标与姿态角,有实用价值.     

基于改进EKF的IMU动态误差抑制

惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题,本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter, EKF）算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器（Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF）,借助于二阶巴特沃斯低通滤波器（Butterworth filter, BF）对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现,经过几种实验对比验证,结果表明：在EKF单独作用时,其数据方差较大,遇到震动干扰时,瞬时值误差较大;在无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）单独作用时,虽然其并不依赖初始噪音参数,其数据方差比EKF小,但还不足以满足要求;在加入BF后,数据方差明显减小,瞬时误差被大幅抑制,增强了系统的稳定性、抗干扰能力。     

一种基于GPS的测姿新方法

提出了一种利用GPS载波相位信号，基于积分角速率参数IRP（Interated rate parameters)的概念，并借助于扩展了卡尔曼滤波（Extended Kalman filtering)算法进行载体的姿态及姿态变化率估计的新方法，利用线性跟踪理论建立动态方程，使动态方程形式简单，意义明确，利用IRP的概念，通过解决姿态矩阵的递推过程，建立载波相位的观测方程，仿真试验结果表明，本算法具有计算效率高，实时性好，测姿态精度高等优点，并且，由于同时对姿态率进行跟踪估计，因而表现出对载体机动性较强的跟踪能力。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

空中平台方位误差修正技术研究

平台方位误差的估计补偿是巡航导弹中制导组合导航的一项关键技术。通过短时机动飞行，采用惯性／位置组合导航卡尔曼滤波估计方法，实现对平台方位误差的空中估计修正。横向“Ｃ”形或“Ｓ”形转弯可增大方位误差的可观测程度，从而迅速估计出平台方位误差。文中首先建立组合导航系统机动飞行段的简化数学模型，讨论了简化条件，给出了相应的滤波算法（ＭＫＦ），不同类型的计算机模拟仿真证明平台方位误差修正精度可达到４～５＇。所得结论对巡航导弹惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航技术研究有实用意义。     

基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统

当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量.     

基于U-D分解滤波的GPS动态用户导航算法研究

本文将数值稳定性好、计算量小的序列U-D分解滤波算法应用到状态方程为线性、观测方程为非线性的GPS动态用户导航系统中。文中建立了高动态用户数学模型,推导了以伪距为观测量的系统测量方程。在给定飞机航迹的情况下,对系统进行了数字仿真。仿真结果表明,U-D分解滤波算法能更有效地适合动态用户GPS导航系统。     

一种采用数学形态学方法的姿态指示器填充算法

在现代飞机座舱电子飞行仪表系统中，全姿态指示器天地区域的实时填充是个非常费时的工作，但已有算法不管是在填充速度还是硬件可实现性上都存在缺陷。本文把适于硬件实现的数学形态学方法应用于姿态指示器的实时填充中，提出了一种新的区域填充算法，在此基础上引入种子概念，发挥数学形态学的并行运算能力，提高全姿态指示器填充速度。文中进行了单粒和多粒种子的生长试验，在多粒种子并行填充的情况下，填充效果和速度性能均优于传统算法。该算法填充速度快，能并行处理，适用于姿态指示器等实时填充的场合。     

基于多层相似性用户聚类的推荐算法

为了降低数据稀疏性的影响,提高推荐系统的推荐生成质量,提出了一种基于多层相似性用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法采用新的多层用户相似性度量,并将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居,并产生推荐。实验表明,该算法不仅加快了推荐生成速度,而且提高了推荐质量,降低了约6%的平均绝对误差。     

基于多状态故障的卫星姿态控制系统剩余寿命预测方法

针对具体的卫星姿态控制系统配置,在对系统可重构性分析的基础上,考虑系统的多状态故障,详细分析系统可能发生的功能模块故障类型,并按故障等级对系统进行故障状态划分;针对系统故障状态间存在的转移关系,通过Kaplan-Meier估计器和极大似然估计方法对故障状态间转移概率模型进行估计,在此基础上建立系统的Petri网预测模型,并根据蒙特卡洛思想对模型进行大量仿真,从而实现对卫星姿态控制系统剩余寿命的离线预测和在线预测。仿真结果验证了该方法的合理性。