基于INS/JTIDS组合的JTIDS相对导航

简要地介绍了联合战术信息分发系统(JTIDS)的相对导航原理,分析了低动态用户相对导航卡尔曼滤波算法对于高动态用户的局限性。在 INS/JTIDS 组合导航的基础上,探讨了 JTIDS的相对导航。     

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

基于UKF算法的航天器自主导航研究

针对卫星上配备的多种姿态敏感器，进行了导航方案的设计，利用姿态敏感器的测量信息实现轨道参数的估计。通过UKF(Unscented Kalman Filter)算法研究了卫星的自主导航问题，较传统的扩展卡尔曼滤波方法(EKF)简化了计算过程。数值仿真结果验证了该导航算法的优越性。     

一种自适应控制增稳方案的实时仿真研究

 本文介绍一种侧向自适应控制增稳方案的实时数模混合仿真研究工作。内容包括软件设计编制和系统试验分析。研究结果表明:系统软件设计合理,运算精度高,稳定可靠;自适应控制增稳方案具有良好的自适应功能;带有该系统的飞机飞行品质满足MIL-F-8785C和MIL-F-9490C的要求。文章在最后指出了今后研究工作的方向和应解决的问题。     

FDEKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了有限差分卡尔曼滤波(FDEKF)方法在对目标雷达被动定位中的应用。考虑反辐射导引头测角存在非线性特性,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法实现了目标状态估计和导引头非线性特性补偿。仿真结果表明,FDEKF是一种具有良好性能的非线性滤波方法,可以代替传统的EKF解决反辐射无人机对目标雷达的被动定位问题。     

BP神经网络在惯导系统传递对准中的应用

针对系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,将多层BP神经网络替代卡尔曼滤波应用于舰载机惯导系统的传递对准。利用卡尔曼滤波的输入、输出作为BP神经网络滤波的样本对值进行训练,得到了神经网络的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能。仿真结果表明,将BP神经网络用于传递对准,既获得了与卡尔曼滤波相当的精度,又有效地降低了系统的解算时间,提高了系统的实时性。     

基于组合导航技术的光纤捷联系统在线标定

 将光纤捷联系统惯性测量单元（IMU）输出误差分解成零偏误差、标度因数误差、失准角误差和随机白噪声几个部分,建立了系统误差模型,基于此模型设计卡尔曼滤波器引入高精度外部信息源对IMU进行在线标定。将此方法应用于某光纤捷联系统进行跑车试验,结果表明：引入外部信息源进行在线标定与补偿后系统纯惯导精度显著提高,本文建立的系统误差模型和在线估计方式有效估计了IMU输出误差,实现了系统在线标定,提高了系统实用精度。     

高位置精度GPS／SINS组合导航系统研究

给出了在考虑位置误差相关项时,ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统精确的伪距率观测数学模型。仿真结果表明,使用精确伪距率观测模型的伪距、伪距率交替组合导航系统,其位置误差能更好地跟踪ＧＰＳ系统位置几何误差系数,能更真实地反映载机的短期位置误差,更适用于对飞机短期位置导航精度要求较高的场合。     

基于联邦卡尔曼滤波的测量船导航信息处理方法

为了提高航天测量船导航系统提供的位置、姿态及速度的精度,以满足飞行器测控的特殊要求,从信息融合的角度进行分析,针对多传感器信息融合技术在工程中的应用作进一步探讨,提出了基于信息融合技术的组合导航方案,构造了INS／CNS／GPS／DVL组合导航系统滤波体系结构,构建了误差模型,阐述了融合算法。仿真及实测数据证明,设计的联邦滤波器可以充分利用各种冗余信息,提高导航的数据精度。     

时-集综合的接收机自主完好性监测方法研究

提出了将时域处理和集合统计综合实现接收机自主完好性监测的方法。对卡尔曼滤波的新息检测方法进行了数学建模,分析了其优点和缺陷,并将其与基于瞬时(Snapshot)集合冗余一致性检测的RAIM的方法进行综合,称之为时-集综合的接收机自主完好性监测(TimeandSetCombinedReceiverIntegrityAutonomousMonitoring,TSC-RAIM)。计算机仿真结果表明,该方法不仅可以减少对可见星数目的要求,弥补SnapshotRAIM对多故障不敏感的缺陷,同时提高了故障检测的概率。