一种新的车载DR系统自适应卡尔曼滤波模型

提出了车载DR系统(Dead-Reckoning System)改进的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法.由于考虑了速率陀螺漂移误差中的马尔柯夫过程成分,和采用描述机动载体运动的"当前"统计模型及自适应算法,提高了DR系统模型的准确性.计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与改进前相比,DR系统的定位精度得到明显提高.     

航天器天文导航中星敏感器最佳安装方位研究

航天器自主天文导航中,通常用星敏感器和地平仪测量的星光角距作为观测量,星敏感器安装方位角是影响导航精度的一个重要因素.针对星光角距作为观测量的自主天文导航方法,分别采用扩展卡尔曼滤波EKF(Extended Kalman Filter)和Unscented卡尔曼滤波UKF(Unscented Kalman Filter)2种滤波方法进行仿真计算,研究了星敏感器安装方位角对导航精度的影响规律,得出星敏感器的最佳安装方位角,并考察了其在不同轨道参数下的适用性,为星敏感器的安装和星敏感器视场内观测星的选取提供了依据.仿真计算表明,本结论对其它利用"星光+地平"的自主导航方法也适用.      

一种用星敏感器自主定位方法的精度分析

利用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”作为观测量 ,提出用推广卡尔曼滤波方法来实时估计航天器的最佳位置的自主定位方法 ,通过仿真实验 ,分析比较了“星敏感器精度”、“采样周期”、“恒星导航星的个数”以及“星敏感器安装方位角”等诸因素对航天器定位精度的影响 ,同时总结其变化规律 ,可用于提高航天器自主定位精度     

航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

基于Hausdorff距离的星图识别方法

提出了一种新的星图识别方法,这种方法的基本思想是首先从星敏感器中提取全部星图信息,把提取的星图组成一个待识别数据集合B,把全星图参考星库作为一个标准数据集合A,然后,计算2个数据集合A,B之间的相对Hausdorff距离,根据最小相对距离得到待识别星的位置,其中A, B分别由矢量坐标a,b构成.与传统的星光角距识别方法不同,这种方法充分利用了星敏感器中的所有星的空间结构信息,所以,它对各种噪声干扰具有很强的鲁棒性.半物理仿真实验结果表明,在具有强的随机噪声、星图畸变和一定数目的流星干扰情况下,这种方法具有很好的识别效果.     

放电发射光谱在金属微弧氧化表面处理中的应用研究进展

液相火花放电现象是金属微弧氧化表面处理时典型特征,发射光谱(OES)技术是表征微弧放电光谱特征和探索微弧氧化机理的有效手段。本文综述了铝、镁、钛等金属微弧氧化过程中发射光谱的研究现状。介绍微弧放电区等离子体的电子温度、电子密度等特征参数计算原理。重点关注了不同金属基体材料、电参数及电解液组成条件下,等离子体放电行为对微弧氧化膜结构的影响规律,并比较不同放电模型的异同。基于OES谱线评估得到的各种金属微弧等离子体温度为3000~10000 K,为放电通道内快速熔化-凝固过程促进陶瓷膜生长机制提供证据。     

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

SINS快速传递对准建模与仿真

针对空间武器捷联惯性导航系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)动基座快速、精确初始对准问题,建立了空间环境下武器SINS的动基座误差模型,并考虑武器SINS的惯性器件误差.根据姿态传递对准原理,推导了姿态匹配方式下卫星与武器SINS姿态角之差的量测方程.在此基础上,建立了空间武器SINS传递对准的数学模型,设计一种快速对准卡尔曼滤波器.计算机仿真结果验证了该模型的有效性.在10s时间内,可获得与卫星姿态测量系统姿态精度相当的对准精度,同时还能实现武器SINS惯性器件误差的准确标定.      

自适应卡尔曼滤波器在陆地车辆导航中的应用

建立了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead-Reckoning)组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型及其算法,从而大大提高了车辆导航系统的定位精度.首次提出依据PDOP(位置误差系数)等GPS定位系统的输出参数,自动调整观测噪声协方差阵[WTHX]R和系统噪声协方差阵Q[WT]的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型具有较强的适应性.计算机仿真及实验结果表明应用该模型具有良好的效果.