基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究

研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。     

基于增强型DGPS高精度星间相对定位的样条方法

用传统的差分GPS（DGPS）方法确定分布式SAR的星间相对位置，可能存在：（1）卫星的高速运动可能导致GPS接收信号的信噪比过低，进而造成可用信号数目无法达到正常解算的要求；（2）传统状态估计方法的精度不能满足要求。为解决上述问题，提出了一种基于增强型DGPS的相对定位样条方法，即在GPS测量的基础上，增加星间伪距测量，并结合待估参数的连续特性，建立了相对定位的样条模型，最后利用最小二乘进行参数估计。仿真结果表明：该方法的相对定位精度比相对传统方法大约提高了3倍。最后的理论分析验证了仿真的正确性。     

距离变化率测量慢漂误差的估计

ＭＩＳＴＲＡＭ系统是一种常用的航天飞行器轨道跟踪测量设备，但在距离变化率跟踪测量中存在慢漂误差，该误差严重影响测量数据精度。本文利用样条函数，建立了估计慢漂误差和轨道参数的非线性模型；通过建模，选模准则的深入研究，给出了表示轨道参数和表示慢漂误差的样条函数的节点选取原则；最后，利用所得的最优模型，给出了慢漂误差的估计及估计精度，本文方法应用于运载火箭的跟踪数据处理，得到了工程分析非常吻合的结果。     

卫星星座整网轨道确定分析与仿真

编队飞行的卫星或卫星星座对轨道确定自主性和精度提出了较高要求。针对这个问题,通过建立星座的轨道动力学模型和星间观测的测量模型,将星座中的星间观测数据和地面观测数据融合起来,将待估的卫星轨道参数和部分动力学参数进行适当的分类,研究卫星星座整网轨道确定的新方法,并在理论上分析了整网定轨方法能提高定轨精度的原因;最后采用自主开发的卫星星座整网轨道确定软件进行了仿真计算。计算表明,该方法能有效地减少对地面站的依赖,并较大幅度提高定轨时卫星绝对位置和相对位置精度。
     

一种提高BOC信号伪码相位测量精度的无模糊捕获算法

针对二进制偏移载波BOC调制信号捕获的模糊性问题,以及伪码相位捕获精度不足的问题,提出一种基于互相关函数重构和三次样条插值的BOC信号无模糊捕获算法。首先利用重构的互相关函数对BOC调制信号进行粗捕获,再通过三次样条插值法提高伪码相位的捕获精度。理论分析和实验验证表明,算法能够消除BOC调制信号的捕获模糊性,并将伪码相位测量精度提高72%。     

飞行器定轨中的自适应样条滤波方法

在飞行器试验数据处理中,人们通常用最小二乘方法采用一条多项式曲线来拟合测量数据,为了提高曲线拟合的精度,本文提出采用样条函数来拟合测量数据,另外,对观测噪声未知的情况下,讨论了自适应样条滤波。本文讨论的方法采用了线性模型。     

斜装冗余传感器的分布式导航系统研究

为了满足低成本、高性能惯性导航要求,解决传统单一主惯导系统的成本高、体积大等问题,利用低成本MEMS惯性传感器,采用传感器斜装冗余配置,在最优卡尔曼滤波的基础上提出了一种基于虚拟传感器的最优信息融合技术,简化了测量系统的动态模型,减小计算的同时提高了测量精度。将斜装冗余惯性测量节点安装在载体的不同位置构成基于斜装冗余传感器的分布式导航系统,分析了分布式结构,利用基于虚拟传感器的等效模型,设计了分布式导航系统的测量融合系统。通过仿真试验,校验了基于虚拟传感器的最优信息融合有效地提高了测量精度,基于斜装冗余传感器的分布式导航具有较高的导航精度,同时证明此方法具有一定的抗干扰能力,能够抑制载体局部随机扰动对导航性能的影响。     

盘形凸轮轮廓线的测量及数据处理方法研究

采用等分度测量方法进行凸轮实际轮廓线的测量,通过三次样条函数对测量数据点进行曲线拟合,最终利用平面等距线对拟合的曲线进行测头误差修正。实际证明该数据处理方法切实可行,具有较合理的精度。     

基于区间样条小波的太阳帆轨迹优化算法

针对太阳帆轨迹优化问题,提出了一种基于区间样条小波的新颖数值算法。首先推导了太阳帆航天器的轨道动力学方程并提出了优化目标函数,然后提出了基于区间样条小波函数及其导数算法的最优控制直接数值法。该优化算法的核心是基于区间样条小波函数及其导数算法,在小波配点上将状态与控制变量作离散化处理,进而可利用小波函数有效逼近带有突变的优点,提高了求解以小波系数为参数的非线性规划问题的计算精度和效率。对典型的地球－水星之间的太阳帆轨道优化问题的仿真结果表明,基于小波的数值解法优于半解析法。     

一种星载GNSS-R海面风向反演方法

针对目前海面风场反演中风向反演困难,准确性低的问题,提出一种利用深度网络反演海面风向的新方法,该方法采用星载GNSS-R信号作为遥感源,根据海面反射信号特性与风向相关关系选择反演观测量,建立海面风向反演的深度网络模型。引入ReLU函数作为网络激活函数,并基于遗传算法(GA)优化了网络模型,对输入数据进行时空匹配与归一化处理,通过机器学习建立风向与输入变量的对应关系,利用深度网络模型反演得到海面风向,该方法反演结果的均方根误差εRMSE=18.14°,满足海面风向测量精度均方误差小于20°的一般测量要求,并通过两组对比试验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于样条模型的高精度星间相对定位与定姿

针对分布式小卫星编队的星间相对定位与定姿的高精度要求，提出了基于样条模型的星间相对定位与定姿的新方法。新方法将一段连续时间内的卫星状态参数用样条参数模型表示，将直接估计状态参数转化为样条参数，减少了待估参数的个数，实现了多时刻状态联解，提高了姿态参数对距离变化的敏感性，结构更加稳定。仿真结果表明，相对定位精度由5mm提高到2mm，相对定姿精度由0．0004弧度提高到0．00003弧度，并解决了估计不稳定现象。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

弹载双基前视SAR俯冲段成像制导路径优化研究

弹载双基前视合成孔径雷达（Missile-Borne Bistatic Forward-Looking Synthetic Aperture Radar,MBFL-SAR）可实现俯冲段全程二维高分辨率成像,还可实现导弹间的协同作战,提高制导精度。针对此构型下发射机轨迹直接影响双基成像分辨率的问题,分析了MBFL-SAR构型下的俯冲段二维分辨率特性,结合导弹的运动特性,在二维分辨率及导弹运动学对弹道的约束下,把导弹的三维加速度变化量作为优化变量,构建了与场景内分辨率夹角相关的目标函数,利用参数自适应的改进遗传算法进行发射机弹道优化仿真。与现有的基于线性衰减模型的轨迹设计方法相比,本文所提的轨迹优化方法可更好地满足高分辨率成像的要求。     

一种基于天文测速的火星捕获段天地联合导航方法

为提高火星捕获段探测器的导航精度,提出一种基于天文测速的天地联合导航方法。该方法在地面无线电测距、测速的基础上,引入探测器与恒星的视向速度作为新增观测量,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对探测器状态进行估计。理论分析与仿真结果均表明,与仅依靠地面无线电导航相比,采用基于天文测速的天地联合观测导航方法能有效提高探测器的位置与速度估计精度,且导航精度的提升效果与马尔柯夫最优估计理论的预测值有较好的吻合度。当天文测速精度与地面测速精度相当时,位置估计精度较地面无线电导航提高了近一倍。     

测速定轨的实时算法

基于弹道参数的样条表示理论，本文提出了雷达目标的测速定轨实时算法。算法的关键是通过弹道表示系数的递推计算，由预测量与实际测量量的差别来计算样条系数和确定样条节点。在已有的弹道样条表示基础上，下一时刻的弹道计算有三种情况：用预测值、局部调整校条系数和增加样条节点，给出了在实时计算中采用哪种计算的准则。     

面向空间目标相对轨道确定的编队优化方法

针对提高空间目标相对轨道确定精度的问题，研究了在主航天器轨道运动受限时，通过设计和优化辅航天器相对轨道要素的航天器编队优化方法。首先，介绍了基于扩展卡尔曼滤波的双视线测量相对轨道确定方法；之后，通过研究双视线测量下的空间目标定位误差变化规律，得到了减小定位误差的角度条件；然后，通过分析该角度条件和辅航天器相对轨道要素的关系，设计并采用遗传算法优化了辅航天器相对轨道；最后，数学仿真结果表明，设计的编队可保证目标相对位置估计误差收敛，优化后的编队可使目标相对位置估计误差减小至0.3 km且不超过1.2 km。     

吸气式高速飞行器爬升-巡航轨迹在线优化

针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

吸气式组合动力高超声速飞行器上升段制导方法研究

针对涡轮/冲压/火箭三组合动力水平起降高超声速飞行器爬升段飞行轨迹设计和制导律设计问题,首先考虑宽速域组合动力发动机多模态特性和高低速气动特性差异,分别开展了涡轮段、引射段、纯冲压段及冲压火箭段的飞行策略研究,提出了不同阶段的飞行攻角剖面构型和火箭流量剖面构型,将无穷维轨迹优化问题转化为有限维参数规划问题,进而完成了组合动力上升段飞行轨迹的优化设计;在此基础上,结合轨迹线性化控制方法,开展了组合动力上升段轨迹跟踪制导律设计研究,给出了保证闭环稳定性和控制品质的制导律参数设计准则,最后通过开展仿真分析说明了提出轨迹设计及制导方法的有效性。