基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

基于弹道的制导工具系统误差非线性分离方法

给出了在弹道参数上直接解算的制导工具系统误差分离非线性模型。在外测系统误差相同的情况下,与基于弹道参数的线性模型比较,理论证明和仿真算例均表明该方法分离精度得到提高,可满足工程要求。     

基于测量方案的光电经纬仪布站优化模型

高精度实时外测数据是实施安全控制和数字引导的重要信息源,而布站几何对外测系统的精度有重要影响。为提高光电经纬仪的实时弹道解算精度,本文提出一种基于测量方案的布站优化模型。通过直接建立实时测量方案和布站模型之间的关系,提高实时测量精度和减小方案间的精度差异。采用高效的多目标寻优算法获得了最佳布站方案。常规布站优化模型结果比较,该优化模型的实用性强,能够显著提高实时弹道的解算精度。     

超声速飞行器FADS系统实时解算设计与验证

针对典型超声速飞行器的头部外形,采用CFD数值模拟方法计算获得超声速飞行器头部测压点阵列的压力数据,设计了基于BP神经网络技术的求解算法和基于FPGA+DSP构架数字信号处理的解算机、飞行马赫数2.0~4.5的嵌入式大气数据传感系统实时解算方案。应用蒙特卡罗法分析测量总误差对算法模型的影响,并获得满足嵌入式大气数据传感系统设计目标要求的测量系统总误差。算法在解算机上完成1次计算所需时间1ms,完全可以满足嵌入式大气数据传感系统算法实时解算设计的要求。在1.2m×1.2m超声速风洞完成求解算法的实时解算试验,试验结果与风洞系统的测量结果基本吻合,系统在实时解算过程中未出现异常、能灵敏反映出来流参数变化、具有很好的鲁棒性和敏捷性。静压测量相对误差≤6.9%,马赫数测量误差0.1,迎角和侧滑角的测量误差均1°。最后还分析了试验误差影响因素,提出了试验改进的方法。     

基于数据库的助推滑翔导弹助推段弹道诸元快速解算方法

针对助推滑翔导弹快速发射的任务需求，提出了一种基于诸元数据库的助推段弹道诸元快速解算方法。首先，利用滑翔段弹道解析估算，得到影响射程的助推段终端参数。然后，对助推段终端空域进行网格化剖分，针对每个高度速度特征点，利用牛顿迭代法对弹道诸元进行解算并形成诸元数据库。最后，基于诸元数据库利用临近点双线性插值方法计算弹道诸元并开展了仿真验证。结果表明，所提方法在保证良好精度的同时可以大大缩短弹道诸元计算时间，从而提高弹道设计的效率。     

基于多目标的飞行参数规划模型研究

分析了以飞机的飞行高度和速度为参数,以飞行总时间和燃油消耗为目标的飞行参数规划模型,并解算出此规划模型的最优解和目标函数的最优值。仿真分析结果表明目标函数选取不同,会对模型的最优解和最优值产生影响。此模型可为飞行参数规划研究提供参考。     

一种利于交班的舰空导弹最优中制导律设计

针对舰空导弹超视距拦截低空飞行目标问题,在复合制导的中制导段,建立了导弹拦截目标的相对运动模型,依据制导平台无线电指令修正信息,考虑舰空导弹拦截低空目标时的飞行速度特性,给出了预测遭遇点的实时解算模型,并确定了利于中末制导交班的中制导终端约束条件。基于拦截预测遭遇点,引入伪控制量的概念,应用线性二次型最优控制理论,设计了一种基于拦截预测遭遇点的利于制导交班的最优中制导律,仿真结果验证了预测遭遇点实时解算模型和最优中制导律的正确性与有效性。     

基于B样条模型的参数化卡尔曼滤波器设计

以标准B样条函数为基础,建立了以位置、样条系数为状态变量的参数化卡尔曼滤波器,用于解决外测数据的实时滤波问题。按照时间更新跨节点与否,分2种情况给出了状态转移方程。在时间更新跨样条节点时,使用样条函数的一阶连续导数条件,估计新增样条节点系数,由此实现滤波器在跨节点处的平滑过渡。通过仿真数据对新方法进行验证,并与已有的2类典型滤波方法进行比较,结果表明,本方法的滤波精度与另一类直接基于弹道信号表示的样条递推滤波方法精度相当,且可表现出更优的收敛性。新方法具有样条参数化模型的相同优点,可对时域信号全时段建模,可利用先验信息设计弹道优选节点而实现滤波性能优化,缺点在于状态更新的策略较为复杂。     

超燃冲压发动机可调尾喷管多目标优化设计

针对超燃冲压发动机宽马赫数、攻角范围内高性能工作要求,建立了基于试验设计方法和代理模型的可调尾喷管多目标优化设计方法,获得了尾喷管结构随马赫数和攻角变化的调节规律.以推力系数、升力系数和力矩系数为优化目标,以三次型线尾喷管为对象,采用遗传算法优化设计,得到Pareto最优解集;以一组Pareto最优解为基准在不同马赫数和攻角下进行尾喷管变结构设计优化,拟合得到尾喷管结构随马赫数和攻角的变化曲线.仿真结果显示了理论分析的正确性,并发现:变结构设计实现了尾喷管大范围高性能工作;尾喷管性能和几何参数,飞行状态参数均高度非线性,任一个改变都会影响其性能;采用试验设计方法和代理模型,能大大缩小优化设计时间,简化设计过程.     

综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。     

Adaptive robust cubature Kalman filtering for satellite attitude estimation

This paper is concerned with the adaptive robust cubature Kalman filtering problem for the case that the dynamics model error and the measurement model error exist simultaneously in the satellite attitude estimation system. By using Hubel-based robust filtering methodology to correct the measurement covariance formulation of cubature Kalman filter, the proposed filtering algorithm could effectively suppress the measurement model error. To further enhance this effect and reduce the impact of the dynamics model error, two different adaptively robust filtering algorithms, one with the optimal adaptive factor based on the estimated covariance matrix of the predicted residuals and the other with multiple fading factors based on strong tracking algorithm, are developed and applied for the satellite attitude estimation. The quaternion is employed to represent the global attitude parameter, and three-dimensional generalized Rodrigues parameters are introduced to define the local attitude error. A multiplicative quaternion error is derived from the local attitude error to maintain quaternion normalization constraint in the filter. Simulation results indicate that the proposed novel algorithm could exhibit higher accuracy and faster convergence compared with the multiplicative extended Kalman filter, the unscented quaternion estimator, and the adaptive robust unscented Kalman filter.     

有动力空间再入打击飞行器航迹优化

提出了有动力再入打击飞行器的航迹优化方法。基于标准的大气模型、数值的气动模型,考虑地球自转效应,建立了有动力再入打击飞行器的航迹优化模型。将再入航迹分为助推加速段和无动力滑翔段分别优化,从而得到优化航迹。算例表明,该方法得到的航程比最大升阻比航迹增加7.3%。因此,该方法用于有动力再入航迹的优化是有效的、可行的。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

涡扇发动机变参数鲁棒H_∞滤波器设计

针对存在建模误差及测量噪声干扰条件下的涡扇发动机性能参数估计问题,标准卡尔曼滤波及其改进算法滤波估计误差收敛速度慢,滤波估计精度低,对不确定测量噪声及建模误差较为敏感,为此本文提出了一种变参数鲁棒H_∞滤波器设计方法。该方法采用仿射参数依赖Lyapunov函数设计满足H_∞性能指标要求的鲁棒滤波器,通过引入凸多胞技术,将参数依赖线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)中变参数Lyapunov矩阵与系统系数矩阵之间耦合乘积导致的非凸优化问题,转化为常规LMI约束下的凸优化问题进行求解,降低了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)鲁棒滤波器设计的保守性,得到了全局解。针对涡扇发动机的仿真结果表明:与扩展卡尔曼滤波器对比,采用该方法设计的滤波器具有较快的动态跟踪速度和较高的滤波精度,ΔFn的稳态估计误差不大于0.1%,ΔFn的相对估计误差不大于2.5%,同时对建模误差和测量噪声干扰具有较强的抑制能力。     

复合制导空空导弹截获目标概率研究

中远程空空导弹普遍采用中制导加末制导的复合制导体制,在中末制导交接段,导弹截获目标的概率(TAP)是一个重要的设计指标。建立了一种工程上实用的截获概率计算数学模型,研究了影响截获概率的5种主要误差源及其计算公式,并给出了一条典型弹道的截获概率计算结果。该方法特别适用于研究不同误差源对截获概率的影响,可以在一次弹道计算中得到该条弹道的截获概率。     

Optimal robust non-fragile Kalman-type recursive filtering with finite-step autocorrelated noises and multiple packet dropouts

In this paper, the optimal robust non-fragile Kalman-type recursive filtering problem is studied for a class of uncertain systems with finite-step autocorrelated measurement noises and multiple packet dropouts. The system state, measurement output and filter parameters are all subject to stochastic uncertainties or multiplicative noises, where the measurement noises are finite-step autocorrelated. When there exist multiple packet dropouts in the system output, the original system is converted into an auxiliary stochastic uncertain system by the augmentation of system states and measurements. The process noises and measurement noises of the auxiliary system are shown to be finite-step autocorrelated and cross-correlated. Then, a robust non-fragile Kalman-type recursive filter is designed that is optimal in the minimum-variance sense. The proposed filter is not only robust against the uncertainties in the system model and measurement model, but also non-fragile against the implementation error with the filter parameters. Simulation results are employed to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

航空发动机鲁棒线性变参数滤波器设计

针对航空发动机线性变参数(LPV)模型部件性能参数估计问题,给出了一种新的鲁棒LPV滤波器设计方法。基于参数依赖的二次Lyapunov函数及仿射二次稳定性概念得到了稳定且满足H∞性能指标滤波器存在的充分条件,利用函数多凸性概念将其转化为线性矩阵不等式(LMI)约束下的常规凸优化问题,得到了滤波器的解。针对某型退化涡扇发动机部件性能参数估计的仿真结果表明,该滤波器的精度和鲁棒性满足设计要求。     

小波分析在外测数据滤波中的应用研究

为提高弹道估计精度,提出了一种基于小波分析的滤波方法,滤除外测数据中AR（自回归）模型的随机误差。分析讨论了滤波过程中的几个关键问题,提出了利用基于偏自相关系数截尾检验的方法来确定分解层数,然后采用GCV（广义交叉确认）准则来确定均方差意义下最优阈值的方法。本文提出的外测数据滤波方法计算简单,不需要估计噪声的方差。仿真结果表明,该方法能有效滤除外测数据中的AR噪声。     

基于序列图像的航天器自主导航降维滤波方法

非合作目标的运动感知与状态估计,是太空领域技术发展的重要组成部分。非合作目标相对状态的精确估计是相对导航的难点问题。传统的非合作目标扩展卡尔曼滤波算法需要结合非合作目标的质心位置,增加了状态变量的维数,提高了系统不确定性,从而会影响状态扩展卡尔曼滤波的收敛速度。提出了一种基于序列图像的非合作目标相对导航方法,该方法在不对质心进行估计的情况下首先对非合作目标姿态进行估计,在完成非合作目标姿态估计后再对其质心进行估计。本文推导了光学相机测量值与目标真实姿态的关系,构建了基于序列图像的测量模型,分别建立了不含有非合作目标质心位置的状态方程和基于非合作目标位置、速度矢量的状态方程,设计了适用于非合作目标状态估计的扩展卡尔曼滤波算法。仿真实验表明该方法可在10 Hz采样频率下经过50次采样（即5 s）内快速收敛,从而有利于空间飞行器的在轨服务与维护。