跨声速气动参数在线辨识方法研究

以增广扩展卡尔曼滤波作为在线辨识工具,对再入体跨声速区的气动参数在线辨识方法展开研究.系统分析了增广扩展卡尔曼滤波对状态和参数联合辨识效果,发现缓变气动参数辨识效果良好,但气动参数变化剧烈时辨识结果有较大偏差,为克服这一缺点,将强跟踪思想引入到一般的增广扩展卡尔曼滤波器中.通过仿真表明,强跟踪增广扩展卡尔曼滤波器可以有效克服一般增广扩展卡尔曼滤波在参数变化较大时估计误差较大的缺点.     

基于扩展卡尔曼滤波的三维风速在线估计方法

风是影响巡飞弹药这类小型飞行器的重要环境因素,对飞行带来了较大的不确定性。为此,本文建立对飞行影响较大的常值风的估计模型,利用巡飞弹药中动压传感器及GPS/MIMU的输出数据作为观测量,通过扩展卡尔曼滤波实现对三维风速的在线估计,并分析了系统的可观测性。数值仿真试验表明:水平风速估计误差优于0.1m/s,垂直方向的风速估计误差优于0.4m/s,为巡飞弹参数辨识与控制系统设计提供精确的实时风速参考。     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识

针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。     

某型飞行器气动参数辨识与弹道仿真

以某型飞行器为例,运用气动参数建模分析的手段,建立典型空气动力学模型。将传统的模型辨识方法与现代计算机技术相结合,对气动力辨识输入参数进行了分析,采用迭代算法得出辨识参数,并对观测量和物理几何参数误差影响辨识精度进行了分析,选用某型飞行器现有试验测量数据作为输入量,进行气动参数辨识,将辨识得到的气动参数进行了仿真验证。利用辨识得到的气动参数仿真计算的弹道与试验结果吻合度较高,说明气动参数辨识可行。     

无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

Unscented卡尔曼滤波在飞航导弹地磁导航中的应用

对飞航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论,导航算法为unseented卡尔曼滤波,导航信息为地磁异常强度.首先通过对比不同飞行轨迹下的滤波效果,得到了导弹射前路径规划的一些原则.由于unscented变换参数对滤波效果存在一定影响,提出了利用遗传算法优化unscented变换参数的方法,优化参数的鲁棒性分析进一步验证了该方法的有效性.最后对unscented卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的导航性能进行了比较,仿真结果表明前者具有更高的导航精度.     

带落角落速约束的导弹虚拟期望落角末制导律

为解决导弹末制导阶段同时考虑落角和落速约束时带来的过载需求大、落速散布广的问题,提出一种基于虚拟期望落角的末制导律。首先,提出虚拟期望落角的概念,设计过渡函数降低末制导初期过载需求；然后,分析过渡函数各参数对落角、落速影响,设计预测-校正算法计算期望参数；为了提高预测效率与精度,使用深度神经网络离线训练弹道数据集。实际飞行中,基于扩展卡尔曼滤波在线辨识气动参数摄动,提高算法的适应性。蒙特卡洛仿真结果表明,所提出的算法能够降低末制导初期过载需求。在满足落角约束与位置精度的前提下,落速控制精度在±15 m/s以内。     

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平.     

基于UKF的异类传感器集中式融合算法

综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求,对异类传感器集中式融合问题进行了研究,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法.仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和扩维技术的并行集中式融合算法.     

用于平台连续瞄准和校准的卡尔曼滤波器

本文为提高制导精度,讨论了用于惯性平台的连续瞄准、校准的卡尔曼滤波器,介绍平台系统和加速度表的误差模型、参数辨识的卡尔曼滤波方法及重力残数加速度表校准原理。     

复杂挠性航天器转动惯量在线辨识算法研究

针对复杂航天器的质量特性辨识问题,将复杂挠性航天器作为研究对象,以控制力矩陀螺为执行机构,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的一种复杂航天器转动惯量矩阵的辨识方法。辨识过程中,考虑柔性附件振动对航天器姿态的影响,设计动态滑模闭环控制策略使航天器姿态稳定在期望的位置范围内,快速辨识出航天器的转动惯量矩阵。仿真结果表明:设计的辨识方法收敛速度快,主惯量的辨识误差小于2%。     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

导弹气动参数辨识与优化输入设计

导弹气动参数的可辨识性和辨识准度很大程度上取决于控制输入设计。首先阐述了导弹气动参数辨识的最大似然方法,在此基础上发展了一种控制输入的优化设计方法,目标函数取为参数估计的不确定椭球体积,最优解搜索采用粒子群优化算法。最后,给出一个样例导弹的优化输入设计和飞行试验气动参数辨识结果。计算分析结果表明,所发展的优化输入设计方法是有效的,辨识获得的气动参数可信度较高。     

巡飞弹姿态约束条件下引战配合系统分析

多模EFP弹药是各国正在努力发展的新型弹药,这种弹药的最大特点就是战斗部毁伤元素具有射束性,这就对引信系统的设计提出了新的要求。巡飞弹作为多模EFP战斗部应用的典型系统,其动态特性将会直接影响引战配合效率和引信的启动规律。为了能够更好地分析和解决巡飞弹姿态约束对于引战配合影响的问题,首先简要分析了巡飞弹的动态特性,引入目标命中函数的概念来分析巡飞弹姿态对于弹着点的影响。目标命中函数可以直观地表明姿态角对于EFP弹丸弹着点的影响。在评估目标毁伤概率的时候,需要考虑姿态角因素。     

基于无迹卡尔曼滤波的空间目标双星定位方法

利用双星对空间目标的观测角进行目标定位,可以很好地避免地基探测系统探测弧段短的缺点。研究了基于动力学滤波的双星定位方法,介绍了无迹卡尔曼滤波的基本原理,建立了考虑地球非球形J2项引力摄动的空间目标动力学方程和基于无偏量测转换的双星观测方程。通过仿真比较两种滤波方法在相同条件下对目标的定位误差,可知无迹卡尔曼滤波方法在收敛速度和定位精度上均优于扩展卡尔曼滤波方法。     

基于动态逆和变结构控制理论的BTT导弹控制系统设计

基于动态逆和变结构控制理论提出了一套设计BTT导弹控制系统的方法。该方法首先应用动态逆控制对被控对象近似线性化,再应用变结构控制提高系统的鲁棒性。文中详细推导了基于气动参数上下界的控制系统参数选择方法,无需对气动参数在线辨识。最后,在考虑各个环节非理想因素的情况下,针对某型BTT导弹进行了三通道联合仿真,证明了方法的有效性。     

自适应滤波在磁暴期间地磁导航中的应用

对磁暴期间巡航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论。针对地磁导航在磁暴期间常规卡尔曼滤波容易发散的问题,提出了一种基于Sage\|Husa自适应卡尔曼滤波的地磁导航算法。算法根据新息的变化自适应调整测量噪声矩阵,消除了磁暴影响,提高了滤波稳定性。仿真表明在选择合适的遗忘因子基础上,即使在磁暴最剧烈的时间段,采用自适应卡尔曼滤波仍能保证一定的精度,定位精度在200m以内,满足巡航导弹中程制导的精度要求。     

自适应卡尔曼滤波在平台射前自标定中的应用

研究了自适应卡尔曼滤波技术在平台射前自标定数据处理中的应用 ,标定采用四位置标定方法 ,对角度传感器输出建立常速度模型。在噪声统计未知或时变的情况下 ,每个位置采用自适应卡尔曼滤波解算出平台各轴的漂移角速率 ,并在此基础上辨识出漂移参数。仿真表明 ,自适应卡尔曼滤波能较好地满足标定精度要求