雷达天线罩廓形误差评定研究

 就弹载或飞行器上雷达天线罩的廓形测量及测量精度提高,探讨了应用鞍点规划的方法对天线罩廓形误差进行评定,给出了评定的线性鞍点规划模型,评定的最小条件,以及具体的操作处理方法,并介绍了评估例子,表明应用本文的评定方法获得了良好的结果。     

基于离散傅立叶变换的导弹天线罩瞄准线误差的建模方法

提出一种基于离散傅立叶变换的战术导弹天线罩瞄准线误差的建模方法。利用半实物仿真系统把天线罩瞄准线误差引起的战术导弹导引头的输出指令采集下来,反推天线罩瞄准线误差模型,并利用得到的天线罩瞄准线误差模型进行天线罩瞄准线误差补偿系统试验,试验表明该补偿系统达到很高的补偿精度。     

利用自回归模型拟合外测系统误差的方法

本文针对实际测量中外测系统误差难以准确作模，而影响“ＥＭＢＥＴ”的系统误差臬校效果，提出利用ＡＲ（Ｐ）模型来描述和代替外测系统误差模型的思想。     

多轴机床几何误差的一般模型

较详细介绍了多轴机床几何误差的一般模型，这个模型把刀具相对工件的误差表达为机床两相连部件之间误差的线性组合．利用这个模型，可对机床的误差进行软件补偿．在不提高成本的情况下，可提高加工精度，实现不使用精密加工设奋的精密加工，该模型可适用于任意结构的机床．     

基于交互式多模型的主被动站跟踪算法

在高斯白噪声下,使用交互式多模型算法融合主动站和被动站量测信息,在各类机动状态模型切换,完成对机动目标的定位跟踪。根据主动站到达目标然后到达被动站的距离和以及目标到达主被动站的方位角和俯仰角信息建立量测模型;在交互式多模型算法的基础上,在常规直线机动模型基础上引入Singer模型,模拟目标机动运动;以几何关系求解得到的目标位置作为目标初始解,相较于其他初始模型,算法具有更好的收敛性。仿真实验表明,在主被动站间距几十千米,目标与主被动站间距几百千米,到达角误差2°左右,到达时间误差20 m左右的情况下,使用交互式多模型算法跟踪目标,收敛误差在百米级别。     

基于多参量模型的光纤陀螺温度误差补偿

温度漂移误差是制约光纤陀螺精度的重要因素之一。针对传统光纤陀螺温度补偿方法仅对温度项建模导致补偿精度差的问题,提出了一种新型多参量模型来补偿光纤陀螺温度误差的方法。通过对陀螺零漂误差和温度各相关项进行相关性分析,将温度和温度速率的乘积项及温度梯度滞后项引入到温度漂移误差模型中,建立了多参量分段补偿模型对零偏进行补偿,显著改善了光纤陀螺的零偏稳定性。使用实测光纤陀螺数据对提出的补偿方法进行实验验证,结果表明采用该方法补偿后,零偏误差平方和降低2个数量级,陀螺漂移均值、方差稳定在零点附近,补偿效果优于温度项分段拟合方法,与非线性模型预测效果相当。     

基于多加速度计组合的误差模型自标定方法

本文针对惯性测量组合当中的加速度计误差模型自标定问题,提出了一种基于多加速度计组合的测试方法.该方法以重力加速度go的幅值平方作为参考基准来标定误差系数,使得标定精度不受转角定位误差的影响.采用三个相互正交的加速度计输出平方和作为观测信息,建立了g02观测误差辨识模型方程.该测试方法有效提高了加速度计的测试精度.     

基于交互多模型和中值滤波的加速度估计方法

针对交互多模型算法对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种基于交互多模型和中值滤波的目标加速度估计方法.通过对交互多模输出的加速度信息进行中值滤波提高对加速度估计的精度.计算机仿真表明,该方法比交互多模型对匀速目标,特别是机动目标具有更好的加速度估计能力,且便于工程实现.     

机载大曲率多频段天线罩的研制

选用玻璃纤维织物/环氧树脂预浸料以及配套体系材料,采用三步成型的球墨铸铁阴模热压罐固化工艺和专用模具固化蜂窝的方法,研制了机载大曲率、多频段C夹层结构天线罩。经过电性能测试和静力试验,结果表明,该罩体的选材、结构设计和工艺过程是可行的。电性能测试中天线罩最小透波率为84%,全部电参数均满足要求;静力试验中天线罩通过了200%设计载荷的加载,满足结构设计要求。     

基于滤波器稳定性考虑的卡尔曼滤波惯性导航系统误差模型

采用滤波器稳定性概念来评价卡尔曼滤波系统误差模型的两种形式。这些误差模型是建立在以取得游移方位导航系统编排所见的减少状态模型的两种假设之一；既可以是导航坐标系方位对准δθＺ，又可以是当地方位相对于导坐标系的倾斜误差ψｚ中二乾之一为零。     

基于EKF的小型涵道式无人机航姿系统算法研究

针对小型涵道式无人机,设计了一种基于扩展Kalman滤波的航姿估计算法。采用四元数作为状态变量,利用陀螺仪的输出构成状态方程,通过加速度计与磁阻传感器构造观测方程来进行扩展Kalman滤波解算。相对于通常的航姿估计算法,这种算法减少了运算量,更适合于基于嵌入式微处理器的航姿估计。实验结果表明这种算法有效的抑制了航姿系统的各种噪声与干扰,同时保证了姿态输出的精度与实时性,可以为小型无人机提供准确的航姿信息。     

基于交互式多模型的飞机编队相对导航算法研究

在飞机编队飞行时,成员间的相对位置信息是实现系统协同作战的重要保证,为了提高机群编队飞行的相对导航定位精度,在无地面基准的机群编队飞行JTIDS/GPS/TACAN/IFDL组合的相对导航系统中,采用交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)算法,设计实现了多传感器相对导航系统,克服了飞机动态模型参数变化导致使用单一动态模型滤波精度下降的问题。仿真分析结果表明,交互式多模型算法可以提高相对导航系统的定位精度和可靠性,特别在GPS可见卫星很少的情况下,依然能够具有良好的定位性能。     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

基于布尔感知模型的边界线多重覆盖算法

无线传感器网络监视预警系统的区域边界具有特殊重要性,针对节点的布尔感知模型,根据节点感知圆盘的相互关系,可将整条边界线划分为不可再分割的可数个最小曲线段,利用改进的贪婪式算法研究了集中式多重覆盖算法和分布式多重覆盖算法,通过仿真实验,验证了多重覆盖带来的高检测概率以及高覆盖概率。     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

一种基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪方法

现有的检测前跟踪算法对高分辨雷达隐身目标模型适应性不强,从而容易导致跟踪发散。针对该问题,把粒子滤波与检测前跟踪算法相结合应用于扩展隐身目标的检测跟踪,提出了一种隐身目标扩展模型检测前跟踪方法。首先,采用扩展模型对目标的扩展属性进行假设检验,从而判断目标是否为扩展目标;然后,把目标扩展长度引入状态向量,进行基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪（Track-before-detect,TBD）,克服粒子滤波易发散的不足,实现对目标空间长度的估计。仿真结果表明,该算法能够准确判断目标的扩展属性并进行有效的检测跟踪。     

基于LPV模型的航空发动机控制器Kalman滤波器设计

针对航空发动机LPV模型,设计了1种改进Kalman滤波器设计方法,并应用于某型涡扇发动机控制系统中。涡扇发动机宽工况变化过程的仿真结果表明,该滤波器可实现对系统输出和状态的有效跟踪和滤波,较好地检验了该方法的有效性。     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

基于SSR改正的实时精密单点定位精度分析

通过IGS分析中心实时播发的SSR(State Space Representation)信息修正广播星历轨道和钟差,使用扩展Kalman滤波数据处理方法仿真实时精密单点定位。结果表明:经过实时SSR修正后的广播星历钟差与IGS最终钟差产品相比,精度优于0.15ns。广播星历SSR修正的实时精密单点定位单天解ENU方向RMS优于20cm,其优于超快速预报星历的实时精密单点定位结果,低于基于IGS最终精密星历的动态精密单点定位精度。