航天测控系统高动态目标角捕获方法研究

航天测控系统高动态目标的角捕获中,既要保持接收天线波束宽度以提高捕获概率,又要保持天线增益满足信噪比需求。传统角捕获方法不能满足需求,采用对区域目标进行多波束成像的方法,在保持一定接收增益的同时,兼顾捕获范围。伺服捕获仿真结果满足航天测控系统高动态目标角捕获需求。     

确定飞行目标姿态的GPS载波相位法

本文首先建立GPS载波相位(L_1)的测量模型,通过三次差分逐一给出差分的效果。然后对进一步导出的姿态坐标观测方程,采用最小二乘原理和更准确的最佳弹道估计(EMBET),分别给出两种解法。最后,将姿态坐标由WGS-84坐标系转换到地表坐标系,给出相对地表坐标系的目标姿态(高低角、方位角)和精度公式。两个坐标系的转换公式见附录。     

基于天基光学监视的空间目标MSC-SPKF跟踪方法

在对天基光学监视跟踪特点进行分析的基础上,提出样点状态转换修正球坐标Sigma点卡尔曼滤波(MSC-SPKF)方法以实现对空间目标的三维被动跟踪。利用修正球坐标系和无迹变换(UT)分别在仅测角被动跟踪和获取非线性系统状态二阶矩方面的优势,选择在修正球坐标状态空间内进行Sigma点采样,并利用状态空间转换完成样点矢量非线性预测,最后在修正球坐标空间内完成滤波更新,并给出相应的初始化方法。仿真结果表明该方法在收敛性和稳健性上更有优势。     

宽带信号角跟踪和四通道单脉冲方案

分析了宽带信号角跟踪的特殊问题及其实现方案。基于互相关函数的角误差检测方法,推导出了在非相关噪声及相关噪声背景下差路信号的输出信噪比及其角度随机误差的数学表达式,进而给出了带宽增益和最佳带宽的概念,以及提高输出信噪比的方法。为了在低载噪比（C/N）时获得角捕获所需要的和路信号以及差路的归一化信号,提出了四通道单脉冲方案。最后归纳出了低C/N时宽带信号角捕获和角跟踪的几种方法并提出了建议。     

CNC系统中多坐标变换的研究

从机床测量坐标系、工件坐标系和程编坐标系三者之间的关系入手，以带工件转台与刀具摆角的典型多坐标数控机床为研究对象，运用“多坐标变换技术”，提出了多坐标数控加工中现场对刀的解决方法与途径。     

GAPP多坐标系绘图的设计实现

多坐标系绘图主要出现在需要多图比较的场合。具备绘图功能的软件一般只有一个坐标系，不具备多坐标系绘图功能。为了解决多坐标系绘图问题，满足ARJ21—700飞机飞行手册编制需求，提出了网格化绘图区域的方法，可以方便布局坐标系，然后通过坐标转换，顺利实现了GAPP软件利用JAVA应用程序绘制飞行手册的需求。这一方法同样可以用于只具备简单绘图功能的其它软件。     

基于机器视觉的高精度螺孔定位方法研究

针对手工安装工件、劳动强度大以及效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的螺孔定位检测方法.利用CCD摄像机实时采集局部待定位物图像,并对图像进行处理,提取螺孔坐标,然后通过物理坐标关系得到拍摄范围外的螺孔的坐标,最后经过eye-hand手眼标定转换到机器人坐标系下的坐标.该方法解决了受外界条件限制,对目标测量的过程不能一步完成的问题-实现了较大物件的自动、快速、准确定位功能.     

一种多目标测控资源动态优化分配方法

为使有限的测控设备资源能够满足未来多目标测控能力的需求,对测控设备的初始跟踪目标分配、跟踪极限范围确定、引导信息优选和目标信息区分等关键技术展开研究,提出一套适用于多目标测控的资源动态优化分配方案,使得有限的测控设备资源得以充分利用,解决了多目标连射试验时由于测控资源数量有限和分配方案相对固定导致测控能力下降的问题,有利于规避多目标测控中测控资源短缺带来的风险。仿真结果表明,与传统固定资源分配方法相比较,该方法提高了测控资源利用率,且使引导数据切换更平稳,适应多目标测控技术的发展需求。     

基于多传感器信息融合的物体位姿检测方法

 提出了利用摄像机和超声传感器信息融合对机器人操作对象进行位姿检测的方法。该方法通过单幅图像获取目标点在图像中的理想坐标,求得投影矢量的方向,然后通过机器人末端的运动,导引超声传感器坐标原点与未移动前摄像机坐标系的原点重合,而其Z轴方向与求得的投影矢量方向相同,再由超声传感器测出投影矢量的长度,从而确定目标点在摄像机坐标系中的坐标,并可进一步转换到机器人基坐标系中。通过测量操作物体上两点的空间坐标,就能够确定物体空间姿态。该方法简单易行,计算量小,精度较高。     

GPS卫星导航中的坐标转换方法研究与实现

本文就WGS-84和BJ-54两坐标系之间的转换采取了一种具体的解决途径,并以此通过软件实现了整个坐标的转换过程。     

基于马氏距离的雷达网有源假目标干扰鉴别技术

针对雷达网有源假目标干扰问题,为了消除长基线雷达组网时地球曲率对数据处理的影响,通过坐标转换,将各雷达站的目标的量测数据转化到了地心直角(ECEF)坐标系内,得到统一坐标系下的目标量测信息,完成空间上的对准;在此基础上,基于虚假目标的量测与雷达站位置有关,真实目标量测与雷达站无关,因而依据卡方分布的性质,在ECEF坐标系内对各个量测进行卡方检验,鉴别出虚假目标;最后,通过仿真验证了分析的正确性,该算法与工程实际接轨,实用性较强。     

基于视觉信息的无人机自主着陆过程姿态角简化计算方法

研究了一种基于地平面算法的无人机着陆过程中姿态角估算的改进方法。通过地面坐标系到摄像机坐标系的转换矩阵、机体坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵、机体坐标系到地面坐标系的变换矩阵求解,确定无人机的姿态信息;利用无人机着陆过程中跑道的图像地平线和跑道数据等特征提取,在获取摄像机姿态角的基础上,计算无人机的滚转角和俯仰角,用跑道特征来估算无人机偏航角;通过矩阵变换解算出无人机的姿态角,并通过仿真进行了实验验证。该方法对摄像机的安装位置没有特殊的要求,解除了传统方法对摄像机安装位置的限制,简化了无人机姿态信息的求解方法。     

激光跟踪仪与机器人坐标系转换方法研究

为了快速准确求解激光跟踪仪与机器人坐标系转换参数,提出了一种基于工具标定与公共点转换相结合的坐标转换方法。首先,将靶球固定在机器人末端工具上,控制机器人示教6个不同位置,并同时用激光跟踪仪测量球心坐标;然后,采用基于距离约束的方法计算靶球在机器人基坐标系中的位置;最后,采用基于罗德里格矩阵的最小二乘迭代法进行坐标转换。试验表明:该方法操作简单,能够避免拟合误差的影响,提高坐标转换精度。     

CAD/CAM在台体加工中的应用

结合惯性平台典型复杂零件台体的数控加工,解决了CAM加工坐标系(MCS)的设置及其与机床加工坐标系的协调一致问题、双转台式五轴铣加工中心的后置处理坐标转换问题,完成了台体的数控加工程序设计,提高了台体零件的加工效率。     

被动式车载光电系统的目标定位算法研究

阐述了被动式车载光电系统对目标的定位过程,给出了目标定位模型,并详细介绍了目标从车体坐标系到大地坐标系的坐标变换,实现了被动式车载光电系统对目标定位的坐标解算.     

基于测控系统的质量信息监测系统设计与应用

在测控试验现场,针对测控设备状态和测控数据的质量信息,采用智能自动监测技术对设备和测控数据进行实时监视以及动态分析,提出了科学的异常判决方法和处理方案,开发了试验质量信息综合分析实时监测系统,实现了测控流程智能化管控、测控信息自动分析处理和质量信息自动化管理。在多颗卫星的跟踪验证中,质量信息监测系统对卫星长期管理的宏参数宏配置下发、标校和目标捕获与跟踪等任务过程能够进行准确监视,可以及时监测到测控数据和测控时间的异常并报警,并能够自动生成任务实施登记表等测控质量报表。实验表明,质量信息监测系统软硬件设计完善、状态监测点设置合理、判读测控事件方法有效。     

统一测控系统接收机错锁智能识别与自主处理

统一测控系统接收机采取了一定的方法防止伪码捕获跟踪环和载波锁相环错锁,但是在航天器测控过程中,错锁仍然发生。通过分析伪码捕获跟踪环和载波锁相环错锁的原因,提出对错锁的智能识别方法和自主处理措施,以增强系统工作的可靠性,提高扩频统一测控系统的测控成功率。     

扩频统一测控系统角跟踪技术研究

扩频统一测控系统中,在完成伪码捕获、载波跟踪和比特同步之前,利用和差通道信号的相关性,直接对宽带扩频信号进行相关运算实现角度误差信息的提取,是一种简单可行的办法。本文讨论了双通道跟踪接收机的输出角误差信号的信噪比与接收信号的信噪比、信号处理带宽三者之间的关系。     

漂浮基空间机器人捕获卫星过程动力学模拟及捕获后混合体运动的RBF神经网络控制

 讨论了漂浮基空间机器人在轨捕获目标卫星过程的碰撞动力学建模,以及捕获操作结束后空间机器人与卫星混合体的稳定控制问题。首先采用多刚体动力学建模方法并结合空间机器人捕获目标卫星过程中的碰撞动力学特性,建立了漂浮基空间机器人在轨捕获漂浮卫星过程的动力学模型,并在此基础上计算出完成捕获操作后空间机器人与目标卫星混合体关节的运动速度。然后针对卫星及空间机器人系统惯性参数均是未知的复杂情况,应用上述模型、神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计了空间机器人与卫星混合体在捕获过程碰撞冲击影响下稳定运动的高斯径向基函数神经网络控制方案,以达到对捕获卫星的有效控制。此外,高斯径向基函数神经网络控制方案具有不需要测量和反馈载体位置、移动速度与加速度的显著优点。系统数值仿真证实了上述控制方案的有效性。     

非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究

 研究了在非线性系统中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器的多传感器目标跟踪融合算法。通过分析得出 :在非线性系统的多传感器目标跟踪中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器 ( CMKF)的分布融合估计基本可以重构中心融合估计。仿真实验也证明了此结论。由此可见分布的 CMKFA是非线性系统中较优的分布融合算法