基于视线角四元数序列的视线角速率样条滤波

依据坐标系转换四元数与坐标系旋转角速度之间的关系，提出了基于视线角四元数序列的视线角速率自适应样条滤波算法。该算法利用样条函数表示视线角四元数，结合四元数与角度之间的对应关系，建立了系统状态方程；在只给出视线角序列信息的情况下，对观测误差进行了补偿，实现了自适应样条滤波算法，获得了有效的视线角速率信息。     

考虑机翼弹性变形时的传递对准方法研究

传递对准时 ,飞机机翼的弹性变形会对挂在机翼上导弹的子惯导系统的对准精度产生很大的影响 ,因此需要对弹性变形进行建模。此时 ,KainandCloutier提出的“速度 +姿态”匹配的方法已不再适用。本文提出了一种“速度+角速度”匹配的快速传递对准方法 ,并且采用了一种更符合实际飞行情况的仿真方法对安装误差角和弹性变形角进行了估计。结果表明 ,这种匹配方案的对准精度比“速度 +姿态”匹配的对准精度提高了至少一个量级以上 ,而且可以达到要求的精度     

一种用于机动目标角速率估计的两级滤波器

提出使用衰减记忆滤波器和卡尔曼滤波器构成的两级滤波器来估计视线角速率。通过对滤波器特性的分析,可知该两级滤波器可以同时满足滤除噪声和跟踪机动目标的需求。与单级卡尔曼滤波器对比可知,两级滤波器估计所得的视线角速率超调量和振荡均较小,且在收敛时间相同的情况下滤波精度更高。     

一种基于光学成像敏感器多目标视线角测量的相对导航方法

针对基于光学成像敏感器测量的相对导航问题,提出一种直接采用光学敏感器多目标视线角测量信息,利用UKF滤波方法设计滤波器,对相对位置、相对速度和相对姿态等相对状态进行估计的相对导航方法.将所提出的相对导航方法应用于月球交会对接平移靠拢段相对导航,通过数学仿真验证了所提出方法的有效性.所提出的方法对实际工程应用具有理论参考价值.     

一种基于光学成像敏感器多目标视线角测量的相对导航方法

针对基于光学成像敏感器测量的相对导航问题,提出一种直接采用光学敏感器多目标视线角测量信息,利用UKF滤波方法设计滤波器,对相对位置、相对速度和相对姿态等相对状态进行估计的相对导航方法.将所提出的方法应用于月球交会对接平移靠拢段的相对导航,通过数学仿真验证了所提出方法的有效性,对实际工程应用具有理论参考价值.     

基于角速率和速度增量的捷联惯性导航算法研究

捷联惯性导航算法一般是基于惯性器件输出为角速率、比力或角增量、速度增量进行设计的,不能直接应用于陀螺输出为角速率、加速度计输出为速度增量的捷联惯性导航系统。为了解决此问题和满足精度要求,重新设计了一套捷联惯性导航算法:姿态更新算法采用了经典的四阶龙格-库塔法,推导出了一种新的速度更新算法,该算法可以有效补偿速度计算中的划桨效应误差。仿真结果表明,该种速度更新算法仿真速度快、精度高,具有一定的工程实用价值。     

一种有撞击角和视场角约束的运动目标的偏置比例导引算法

针对以一定角度攻击运动目标问题,提出一种采用偏置比例导引的间接撞击角度控制方法。定义满足攻击角度约束的碰撞三角形概念,在这基础上给出了具有偏置比例导引形式的制导律。根据碰撞三角形要求的偏置项积分值设计两阶段和一阶段这两种计算偏置项的方法,其中两阶段方法不需要计算剩余时间,而一阶段方法能够攻击机动目标。考虑视场角和过载等约束条件限制,对偏置项进行三阶段改进,使导弹在满足这些约束条件的同时满足撞击角要求的偏置项积分值。为了适应机动目标的情况,考虑当前时刻导弹和目标运动信息,在线地偏置项进行实时更新。最后对运动目标和机动目标两种情况进行了仿真实验,验证了本文方法的有效性。     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

基于速率先验信息的固定单站仅测角目标运动分析

针对固定单站无源定位中仅利用角度对匀速运动目标定位跟踪问题,将速率信息视为先验约束,研究并提出基于伪线性估计和加权伪线性估计的目标运动分析算法.仿真实验表明,固定单站无源定位系统在速率先验信息条件下可以通过仅测角实现对匀速运动目标的定位跟踪.     

一种基于角点提取的遥感影像地面控制点自适应匹配算法

提出基于特征角点的控制点自适应匹配算法：依据图像数据灰度特征自动确定相应阈值，从基准影像上提取控制点。采用动态模板进行不等距搜索，确定潜在目标控制点；构建三角网，利用等角变换判别目标控制点；构建仿射变换方程来筛选目标控制点。该算法无需设定灰度相关系数最大值阈值即可判别目标控制点。选取ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对该算法进行试验，结果表明。该算法可以准确提取有价值的特征角点，具有较高的控制点识别精度和运算效率，具有较强的适应性和应用价值，较之传统匹配算法有明显优势。