神经网络辅助卡尔曼滤波技术在雷达目标跟踪中的应用研究

提出了一种应用神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,用BP神经网络修正目标机动运动时的卡尔曼滤波误差,并用matlab仿真单目标机动飞行时的滤波效果,通过与卡尔曼滤波精度和滤波稳定度的比较说明该算法比传统卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标方面效果要好。     

基于空间算子代数的空间多体系统动力学递推计算

应用空间算子代数方法对空间多体系统进行动力学建模、分析与仿真。空间算子代 数 作为基于李群及旋量方法的算子理论,采用估计理论中卡尔曼滤波及平滑方法,实现了具有 明确物理含义的O(n)计算效率的动力学实时递推求解算法。首先使用空间算子代数理论 对多体系统动力学进行递推形式的描述、建模及分析,并通过与估计理论对比提出了质量矩 阵求逆的高效递推算法,而后基于面向对象技术编制了软件,并通过漂浮基双臂机器人典型 算例的求解,与商业动力学软件Simpack进行对比,验证了软件及算法的正确。结果表明, 空间算子代数方法概念清晰、推导方便,计算效率及精度能够满足工程需求,可用于空间多 体系统动力学实时仿真及控制系统设计。〖JP〗     

基于改进陀螺漂移模型的卫星姿态确定算法

三轴稳定卫星的有陀螺姿态确定系统需要对陀螺漂移误差进行建模.针对目前采用的白噪声驱动陀螺漂移模型会引起陀螺漂移估计误差曲线不光滑,进而导致姿态角估计误差和姿态角速度估计误差曲线不光滑的问题,提出两种改进的陀螺漂移误差模型,并从理论上分析了该方法的正确性和实用性.仿真实验表明,改进后的陀螺漂移模型可以有效降低漂移估计误差的稳态误差,提高姿态角和姿态角速度的估计精度.     

低轨道CDMA卫星下行链路多径信道估计

为改善低轨道（LEO）卫星下行链路中多径时延扩展小于1个码片周期时最大似然信道估计方法因有色噪声影响导致的低信噪比时急速下降的性能。提出用卡尔曼滤波法对最大似然估计输出的估值进行滤波处理。仿真结果表明：当LEO卫星码分多址（CDMA）下行链路存在速率300 b/s的连续导频信号时,用最大似然估计级联卡尔曼滤波器的多径信道估计法能在载噪比40 dB的信噪比条件下具较好的性能。     

带喉道注气的轴对称收扩喷管内流场计算研究

通过对带喉道注气控制的轴对称收扩喷管内流场计算研究,分析了喉道注气对喷管内流特性的影响.研究结果表明,相同落压比(NPR)下,随着二次流压比(SPR)的增大,喷管推力系数和流量系数均减小,其中对喷管推力系数的影响低于2%,而对喷管流量系数的影响可超过15%.并在此基础上,分别研究了喷管扩张比和调节片长度对喉道控制效果的影响,得到研究范围内相对较好的喷管计算模型.      

航模直升机微型组合导航与控制系统研究

以JR-260型航模直升机为研究对象,基于嵌入式Linux操作系统,开发一套微型组合导航与控制系统。系统硬件采用了组合导航系统MNAV100CA和嵌入式飞行控制计算机Stargate,集成了固态的加速度计、角速率传感器、磁航向计、大气机和GPS接收机,以及R/C接收机脉位调制（PPM）航模舵机接口。软件设计采用扩展的卡尔曼滤波和状态监视方法实现了导航系统设计,基于实时Linux线程机制编制了航模舵机的驱动程序,以802.11b无线网络实现空中飞参信号的实时下传,并在便携式地面站上实现了实时监控功能。     

突扩燃烧室流场RANS与LES模拟

以中心突扩燃烧室为模拟对象,分别从旋涡运动、空间速度分布和时间速度脉动等方面对RANS模拟结果、LES模拟结果和试验结果进行了比较分析。表明RANS方法没有模拟出燃烧室中的旋涡运动,与试验结果相差甚远;而LES方法则比较好地模拟出了燃烧室中旋涡运动和速度脉动。得出LES方法是对突扩燃烧室内流场数值研究的有效方法。     

有效性因子在卫星姿控系统集成故障诊断与容错控制中的应用

 研究了在轨卫星姿态控制系统(ACS)发生可修复性故障状况下的集成故障诊断与容错控制。考虑执行机构和敏感器分别或同时出现故障,相应地分别或同时在姿态动力学和运动学方程引入控制有效性因子和测量有效性因子,利用二级卡尔曼滤波算法求解其值,以说明系统的控制以及测量的有效程度。采用统计假设检验通过其幅值变化判断系统是否存在故障,当故障发生时,引入重构容错控制器对原控制器进行补偿控制。建立卫星闭环姿态控制系统对算法进行了仿真验证,仿真结果表明该算法快速可靠,能够满足在轨卫星姿态控制系统故障状况下的性能要求。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

机动目标的多项式预测模型及其跟踪算法

根据匀变速运动的多项式描述形式,利用多项式预测滤波器对目标状态建模,提出了一种全新机动目标运动的动态模型——多项式预测模型,并针对这个全新的模型给出了相应的最优滤波算法。分析表明：该模型可以精确描述任意可以由多项式描述的目标运动,而不需要已知运动的具体参数,因此相应的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的机动目标状态估计问题。一个机动目标跟踪问题的计算机仿真证明了本文方法的有效性和实用性。