民用低成本光纤陀螺

本文阐明了在中等精度惯性测量系统中开环光纤陀螺所具有的优势，叙述了这种陀螺光学功能块的工作原理和一种高效率利用成本的陀螺电子线路，就高生产速率而言这种陀螺在设计上也是最佳的。另外，概述了一种模块化设计原理，即用具有较低研制成本和生产 任意类传感器实用户特殊的惯性测量系统。     

军贸

德国政府计划购买螳螂武器系统；诺斯罗普·格鲁曼公司交付第2万套LN-200惯性测量组件；荷兰计划购买美军火；美要求国会批准向印度出售海尔法和毒刺导弹     

考虑权重因子的大型桁架可展开天线可靠性建模方法研究

引入权重因子,提出了考虑权重因子的大型桁架天线可靠性建模方法。权重比例因子用于描述各铰链不同的权重比例及位置权重。对于不能用传统可靠性建模思路及方法来进行建模的大型桁架天线系统是一种新的探索。本文提出的方法也可用于其它相似系统的可靠性建模分析。     

单星星光/惯性复合制导最佳星快速确定方法研究

单星星光/惯性复合制导能有效提高弹道导弹的机动发射性能和命中精度,在实际应用中需要快速确定最佳星.针对单星平台方案,建立其基于初始定位定向误差的相关数学模型,并采用单纯形调优法实现最佳星的快速确定.仿真结果表明.采用所建立模型能有效修正初始定位定向误差的影响;单纯形调优法选星速度快,精度高,能为有效解决最佳星的快速确定问题提供有益参考.     

改进粒子滤波算法及其在GPS/SINS组合导航中的应用

针对标准粒子滤波中存在的粒子退化问题,将无味卡尔曼滤波方法、线性规划方法与标准粒子滤波相结合,得到一种改进粒子滤波算法。改进粒子滤波算法中的重要性概率密度通过 UKF算法获得,从而使粒子使用效率得到提升;二次采样过程中加入线性规划方法,保证了粒子的多样性。将改进粒子滤波算法应用于 GPS/SINS组合导航,建立了 GPS/SINS组合导航模型,通过仿真验证了该滤波算法的有效性,使用该算法可使惯性组合导航系统导航精度得到提高。     

导弹武器系统时间同步网的综合性能评估方法

针对导弹武器系统时间同步网（MWSTSN）现有评估方法不全面、不客观等问题,提出了一种基于权系数优化的导弹武器系统时间同步网的综合性能评估方法。首先,基于时间同步网的工作流程与系统结构,综合分析了影响系统性能的各项指标,建立了导弹武器系统时间同步网性能的评估体系与评估模型。通过构建主、客观指标权重的分配系数最优化模型,利用层次分析法和熵值法对上述指标进行组合赋权,获取具有主、客观特性的组合权重。最后,通过案例验证上述评估过程的有效性,结果表明：该评估体系能够有效反映导弹武器系统时间同步网中各分系统及设备的可用性,并具备可测性和可操作性。     

一种稀疏布站条件下的区域电离层改正方法研究

研究了WAAS卫星导航系统的格网电离层改正方法,分析了中国区域电离层分布特性,根据中国区域内稀疏布站的条件,MEO卫星和GEO卫星运动特点,以及C波段GEO卫星电离层延迟特性,提出了利用距离幂指数权重内插进行电离层延迟改正的方法。使用IGS公布的电离层数据,分别利用格网电离层权重方法和距离幂指数权重内插法进行Matlab仿真计算。然后,将结果与IGS事后精密产品进行比较,证明在中国区域内稀疏布站条件下,距离幂指数权重内插法对于电离层延迟具有较理想的改正效果。     

MEMS微惯性姿态系统的环境适应性优化设计技术

分析了MEMS微惯性姿态系统温度及载体运动等环境因素对MEMS惯性传感器的影响和姿态系统的关键技术;针对MEMS惯性器件的热环境优化,建立了基于有限元分析方法的热分析模型,仿真分析了散热设计方案,基于微惯性姿态系统样机,试验验证了散热设计的有效性;针对MEMS惯性传感器误差的强非线性特性,建立了全温范围分段线性误差补偿模型,改进了误差标定方法,有效提高了MEMS惯性器件的精度;分析了微惯性姿态组合算法的适用性条件,优化设计了基于载体飞行状态的微惯性姿态系统姿态滤波的约束条件。转台试验和飞行试验充分验证了环境适应性优化设计方法和结果的有效性,全程飞行条件下姿态误差优于2.5°,稳定飞行阶段姿态误差优于1°,该系统可满足姿态备份和微小型无人飞行器的应用需求。     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。