DO 28飞行试验数据一致性检验

 本文研究DO28试验机飞行试验数据一致性检验及其误差校正。建立了由非线性运动学方程及内容广泛的校正环节构成的一致性检验模型,解决了大地风场重构、测量信号时间延迟估计、ψ转换及测量控制信号的校正。为DO28参数估计提供了可靠、准确的飞行试验数据。     

SINS辅助的星敏感器在线标定方法

航天器在飞行过程中,星敏感器受到外界温度、地面标定精度等因素影响存在较大的安装误差,这将严重影响星敏感器的定姿精度。为提高星敏感器精度,对其安装误差进行严格的在轨实时标定与修正是确保星敏感器测量精度的关键。提出了一种SINS辅助的在线标定方法,将SINS/星敏感器输出的姿态信息进行配准,构建了组合导航系统的Kalman滤波模型。该方法只需航天器在飞行过程中做简单的机动,即可对星敏感器的安装误差角进行实时在线标定。仿真结果表明,采用该标定方法可使星敏感器和惯导的安装误差角的总体估计率达到95%以上,具有较高的工程应用价值。     

三轴磁通门传感器误差校正方法

三轴磁通门传感器在军事和民用领域应用广泛,但由于其存在三轴非正交、零偏和标度系数不一致的问题,导致其存在转向差,影响了其磁测精度。首先,分析了转向差的产生机理,建立了误差模型,通过最小二乘法估算出了误差参数,进而对磁测数据进行了转向差校正。仿真计算表明,该算法对误差参数估算准确,对磁场分量和总场模值均有较好的校正效果,证明了算法的有效性。在磁场测量实验中,利用该算法估算出了传感器的误差参数,并对实测磁场数据进行了校正。校正后,数据的转向差得到了明显抑制,提高了三轴磁通门传感器的测量精度。     

一种基于数据跳变检测的高动态环境GPS信号参数估计方法

鉴于高动态环境中 Ｇ Ｐ Ｓ信号参数估计和调制数据跳变检测所遇到的问题,采用扩展卡尔曼滤波方法（ Ｅ Ｋ Ｆ）对信号参数进行了估计,分析了通过载波辅助技术实现伪码延时估计的原理,重点研究了一种简单的数据跳变检测和估计参数修正方法。模拟结果表明这种方法在信号参数估计精度和动态跟踪性能等方面都能够满足高动态环境的要求。     

伞舱系统跟踪引导数据迭代算法

针对在返回舱乘伞下降阶段,测控链中弹道测量设备丢失目标,以及跟踪结束后无法外推生成可靠引导数据,光学设备难以快速捕获目标等问题,以风场修正模型为基础,通过风场提前修正与采用测量数据实际修正相结合的方法,建立伞舱系统跟踪引导数据迭代算法.利用多次返回段任务数据对该算法进行实验验证,并与实际任务中目前使用的方法进行比较,结果表明：通过该算法推算较长时间后的引导数据,其平均误差为现有方法的6％;推算较短时间后的引导数据,其平均误差为现有方法的20％.因此,利用该算法计算的引导数据精度较高,有助于光学设备及其他测控设备快速捕获或重捕目标.     

城市空间无线定位信号传播模型校正方法研究

城市空间中的无线定位信号会因建筑物的遮挡等原因发生不同程度的衰落,信号的传播模型能够较好地描述这种衰落情况。传播模型是时分码分-正交频分复用(TimeCode DivisionOrthogonal Frequency Division Multiplexing,TC-OFDM)信号进行广域室内外无缝定位网络规划的基础,传播模型的准确性直接关系到基站布局规划的合理性。在对经典室外传播模型和现有模型校正方法研究的基础上,提出了一种新型的基于非线性最小二乘法的Okumura-Hata校正模型,通过添加校正因子使模型更加接近实测数据。误差分析和仿真结果表明,相比传统的室外传播模型,所提出的校正模型可以提高TC-OFDM信号的预测准确度5dB以上,为TC-OFDM基站的合理布局提供理论依据。     

考虑星敏感器安装误差的弹道导弹捷联星光/惯性复合制导

弹道导弹捷联星光/惯性制导是在惯性制导基础上辅以星光修正的一种复合制导方法，能够显著提高导弹制导精度。由于星敏感器捷联安装在弹体上，安装误差会影响恒星测量的精度，进而影响复合制导精度，为此提出一种在线辨识并修正星敏感器安装误差的复合制导方法。建立了星敏感器观测量与数学平台失准角、星敏感器安装误差的关系方程，在导弹主动段关机后测量3颗独立的恒星获得6个观测量，利用最小二乘法估计出失准角和星敏感器安装、误差。改进了星光/惯性复合制导的最佳修正系数确定方程，直接修正了星敏感器安装误差的影响。数值仿真结果表明：所提方法可以有效地估计平台失准角和星敏感器安装误差，提高了捷联星光/惯性复合制导的精度。     

腰绑式行人导航系统基于缓存区的启发式航向补偿算法研究

腰绑式行人导航系统通过航位推算方法实现行人定位导航，对于实行灾难救援和单兵作战等任务十分便利。行人行进步长和航向的准确估计是实现航位推算的前提。根据腰绑式惯性传感器信号的特征，采用基于三轴合成加速度的峰值检测进行单步划分；利用步频和加速度方差信息构建线性步长模型。针对人员执行任务过程中由于运动方向不确定性导致传统启发式航向漂移消除算法过度修正甚至失效的问题，提出了一种基于缓存区的启发式航向补偿算法。根据运动方式选定N个复步作为一个缓存区，计算缓存区内相邻复步航向差值的方差，依据方差动态调整航向补偿算法的修正强度，避免过度修正。利用所提算法进行了矩形实验和操场实验，终点定位误差小于1%，表明了所提方法的有效性。     

传感器位置误差条件下的约束总体最小二乘时差定位算法

 现代定位系统中,传感器往往被安放在运动平台上,其位置无法精确得知,存在估计误差,将严重影响对目标的定位精度。针对这一问题,提出基于约束总体最小二乘(CTLS)的到达时差(TDOA)定位算法。首先通过引入中间变量,将非线性TDOA定位方程转化为伪线性方程,再利用CTLS技术,全面考虑伪线性方程所有系数中的噪声。在此基础上推导了定位方程的目标函数,再根据牛顿迭代方法,进行数值迭代,快速得到精确解。采用一阶小噪声扰动分析方法,对该算法的理论性能进行了分析,证明了算法的无偏性和逼近克拉美-罗下限(CRLB)。仿真实验表明,该算法克服了现有总体最小二乘(TLS)算法不能达到CRLB、两步加权最小二乘(two-step WLS)算法在较高噪声时性能发散的缺陷,在较高噪声时定位精度仍然能达到CRLB。     

Extension of a Two-Step Calibration Methodology to Include Nonorthogonal Sensor Axes

We present an extension of the nonlinear two-step estimation algorithm originally developed for the calibration of solid-state strapdown magnetometers. We expand the algorithm to include nonorthogonality within a sensor set for both two- and three-axis sensors. Nonorthogonality can result from manufacturing issues, installation geometry, and in the case of magnetometers, from soft iron bias errors. Simulation studies for both two- and three-axis sensors show convergence of the improved algorithm to the true values, even in the presence of realistic measurement noise. Finally the algorithm is experimentally validated on a low-cost solid-state three-axis magnetometer set, which shows definite improvement postcalibration. We note that the algorithm is general and can be applied to any two- or three-axis sensor set (such as accelerometers) with an error model consisting of scale, offset, and nonorthogonality errors.     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

A GPA diagnostic system foraeroengine applications

In this research, a GPA(Gas Path Analysis) diagnostic system enhanced with GPA Index is described for gas path sensor and component fault diagnosis.A method of measurement correction is used in order that the measurement data obtained at un-standard ambient and operating conditions can be used for diagnostic analysis.The developed diagnostic system has been implemented into a Cranfield University gas turbine performance and diagnostic analysis software PYTHIA for gas turbine performance degradation analysis.The developed method and software have been applied to a model aero gas turbine engine to test the effectiveness of the system.The analysis shows that the developed diagnostic system can diagnose degraded sensor and components effectively using performance deviation measured at un-standard ambient and operational conditions.Theoretically, the idea of the diagnostic approach can be applied to different gas turbine engines.      

外测数据对流层折射误差修正及精度分析

针对对流层引起的航天器外测数据折射误差,基于对流层分段模型,以测站历史气象数据拟合折射衰减系数,建立测控站上空对流层折射率模型,并利用实测地面折射率对统计模型进行优化,进一步提高模型反映大气剖面的真实性.利用该模型对S频段多颗在轨卫星50多跟踪圈次的实测外测数据进行修正分析,并与微波辐射计实时修正结果进行比较,测距、测角、测速互差分别优于0.9m、0.02°、0.06 m/s.将该模型应用于卫星长管外测数据的实时修正,可提高轨道测量数据质量.     

ADS-B用于高精度雷达标定的方法

为了更好地解决高精度雷达标定的问题,提出了基于广播式自动相关监视系统(ADS-B)固定误差及目标回波中心动态修正的雷达标定新方法。首先分析了ADS-B位置数据误差的来源、类型及在雷达坐标系下的特征,同时对民航目标回波中心的变化作了分析建模,在此基础上进一步通过对雷达数据与ADS-B数据之差作动态联合修正,最终估算出雷达系统误差,提高了雷达系统误差标定的精度和稳定性。并利用多批次的实测数据对该标定新方法与其他方法进行了对比验证,结果表明,该方法有效提高了标定的精度和稳定性,并已成功应用于雷达标定设备中。     

航空发动机传感器解析余度模型的建立方法

为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。     

高分影像辅助下的航空高光谱严密几何检校方法

 惯性测量单元(IMU)与传感器视准轴的偏心角和偏心矢量是造成航空线阵列高光谱数据几何校正误差的主要原因之一。在分析偏心角与偏心矢量误差来源之后提出该误差由IMU主轴与传感器主轴的角度偏差、测区固定偏差、GPS中心与传感器投影中心相对偏差组成,在此基础上建立了较为严密的检校模型。针对模型解算时需要大量高精度控制点的问题,提出了一种高分影像辅助下的亚像元精度控制点自动提取方法。通过多地区、多传感器高光谱航测实验表明,亚像元精度控制点能有效提高模型解算精度。新检校模型可获得亚像元校正精度,推扫式传感器——应用型机载成像光谱仪(AISA)建模中误差约为0.39个像元,摆扫式传感器——实用型模块化成像光谱仪(OMIS)建模中误差约为0.23个像元,校正后的影像可直接进行拼接。     

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.      

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

基于先验误差模型的机载高分宽幅DBF-SAR自聚焦算法

高分宽幅（HRWS）数字波束形成（DBF）合成孔径雷达（SAR）利用多通道空间采样代替部分时域采样,可以有效缓解SAR成像时高分辨率与宽测绘带间的矛盾,具有重要的军用和民用价值。现有常规DBF-SAR成像算法都假设雷达传感器相对位置精确已知,实际应用中受传感器位置测量误差影响,由位置不精确导致的相位误差会严重影响DBF-SAR高精度成像能力。在极坐标格式算法（PFA）框架下,推导了DBF-SAR成像处理后,残留相位误差的解析模型,分析了该误差对成像质量的影响。依据推导的先验相位误差解析结构模型,提出了一种基于图像对比度最优化准则的自聚焦算法。新算法通过引入先验相位结构信息,极大降低了待估参数的空间维数,可以同时改善自聚焦算法的参数估计精度和计算效率。数据处理结果验证了理论分析的正确性和所提算法的有效性。     

基于喘振信息数据融合的发动机温度传感器

针对热电偶（阻）型温度传感器呈现较强的惯性，提出一种基于矩阵奇异分解的传感器数据融合方法，将喘振信息与温度传感器输出信号相融合，分别消除了发动机进口温度T1约1．2％和涡轮后燃气温度L约0．8％的静态误差；同时，还提出了利用喘振信息消除温度传感器动态误差的技术，补偿了热电偶（阻）的惯性延迟。实验和仿真结果表明，该数据融合方法和动态补偿技术不仅算法简单有效，而且温度补偿准确，提高了发动机电子调节器工作的可靠件．