多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

基于预警卫星观测数据的弹道重构算法研究

地球静止轨道顶警卫星弹道重构是弹道导弹防御的一个重要环节，利用基于Stirting插值逼近的非线性KALMAN滤波方法，对凝视型弹道重构算法进行了研究。在对导弹动力学模型分析的基础上，建立了弹道状态方程组和观测方程组，并对滤波计算中的初值选取，参数变换进行了讨论。滤波计算中的初值选取所用的多项式拟合方法，可以进行扫描型弹道重构的实现，但精度不高。通过仿真计算，对算法的可行性进行了验证。     

统一分区加强解算法解物体穿越激波非定常流场

使用统一分区加强解算法求解非定常可压缩Navier-Stokes方程，模拟了物体分别以超音速和亚声速穿越与之同向运动激波的全过程，并且通过和单区计算结果的详细对比，说明统一分区加强解算法能够简便、有效的处理复杂几何外形和提高网格分辨率。     

基于快速终端滑模的模糊逼近系统及其应用

为改善模糊系统逼近的收敛速率,提出了一种基于快速终端滑模的反向传播(BP)学习算法。将快速终端滑模引入模糊逻系统的学习算法,综合终端吸引子有限时间收敛和线性系统指数收敛的性质,提高了对非线性连续函数的逼近能力。仿真结果表明:该算法能以较快速率逼近未知函数,且逼近过程稳定,较普通学习算法更为精确和有效。     

载人航天器高空应急救生控制变量与落点的快速预报算法

针对载人航天器高空应急救生的实时性要求,讨论了控制变量和与落点的快速预报算法。首先描述了逃逸飞行器的返回轨道特征,在此基础上推导了制动速度的解析解;然后利用大量的仿真数据建立了其它控制变量和返回特征参数的BP神经网络预测模型,计算结果显示起旋时刻、消旋时刻和航程的最大预报误差分别为10秒、2秒和30千米;最后对航程的预报算法进行了改进,预报精度提高了43.3%。分析表明,快速预报算法是一种高效可行的工程解决方案。     

液体火箭发动机地面试车过程的实时故障检测方法研究

为解决液体火箭发动机地面试车过程中故障检测的及时性、实时性、可靠性和稳健性等关键问题,研究建立了稳态和启动工作过程实时故障检测与报警的自适应相关算法和包络线算法,并进行了大量试车数据的验证和地面试车的实时考核。结果表明,算法能对发动机启动和稳态工作过程中的故障及时准确地检测,并在地面试车的实时和强干扰环境下具有良好的可靠性和稳健性。研究结果对研制工程实用的我国运载火箭健康监控系统具有重要的理论和应用价值。     

CORDIC算法研究与实现

提出一种基于CORDIC算法的数字鉴相方法。首先介绍CORDIC算法的基本鉴相原理,然后讨论算法的抗噪和抗正交两路失衡性能,对算法精度进行分析,最后给出算法在FPGA中的工程实现,仅使用移位和加法即可完成。为满足实时性要求,采用流水线结构。实验结果表明,相比于传统的查表方法,CORDIC算法实现了计算精度、运算速度和硬件资源利用等方面性能的兼顾。     

航天器非合作目标相对导航的联邦滤波算法研究

提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。
     

一种新的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法

为解决X射线脉冲星导航系统中脉冲星类型难以准确辨识的问题,本文分析了导航系统中累积脉冲轮廓的特点,提出了一种基于选择Bispectra\|Mellin(BM)谱的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法。该算法首先对累积脉冲轮廓进行双谱变换,提取平移不变特征信息,并抑制噪声;然后通过计算归一化双谱幅值的两维Mellin变换将双谱的尺度伸缩转换为BM谱的相位变化;最后利用简化的Fisher可分离度使BM幅度谱域降维,得到特征向量用于相关辨识。利用美国罗希(Rossi)X射线时变探测卫星的实测X射线脉冲星数据进行辨识实验,结果表明：(1) 该算法能对具有不同相位和尺度因子的累积脉冲轮廓进行有效辨识,辨识效果优于现有辨识算法;(2) 当相位间隔为4.8°时,该算法的辨识效果达到最佳;(3) 运算量小,适用于脉冲星导航系统。     

基于遗传退火算法的数字阵列稀疏布阵

应用遗传退火算法对32个数字阵列天线单元在64个位置进行了稀疏布阵,将单元间距和激励作为优化变量,在控制主瓣形状的同时,改善了阵列的副瓣电平,提供了更多的自由度来控制稀疏阵列的性能。结果表明,全局优化峰值旁瓣可低至-26dB,遗传退火算法能够避开遗传算法在搜索过程中的早熟收敛。