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天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法(AQSCKF)。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。 相似文献
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激光陀螺的高频机抖使得激光陀螺惯性测量单元(IMU)的测量数据包含较大的随机噪声。传统标定方法通过延长测量时间消除对随机噪声的影响,降低了标定效率。提出了应用自适应前向线性预测(FLP)滤波对激光陀螺IMU的标定数据进行降噪,在较小标定数据量情况下提高系统的标定精度。首先通过四方位正反速率标定试验获得原始标定数据;然后通过自适应FLP滤波器对标定数据进行噪声抑制;最后利用降噪后的数据计算标定参数。试验结果表明,该方法能够有效抑制标定数据中的随机噪声,提高信号的信噪比(SNR),从而在标定数据量较小的情况下得到较高精度的标定参数,提升系统的导航精度。 相似文献
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在欧洲空间局和日本宇宙开发机构联合开展的BepiColombo水星任务中,将开展水星轨道器无线电科学实验,包括估计水星的引力场及其旋转状态,并对广义相对论进行验证。目前地面系统和星上设备的主流配置可以在无线电科学实验中建立X/X、X/Ka和Ka/Ka多个频段的链路,测速精度可达3 um/s(1 000 s积分),测距精度为20 cm。提出了基于时延机械噪声对消技术提高无线电科学实验性能的方案。时延机械噪声对消技术需要处理在两个测站不同时刻的测量数据,一个测站实施双向多普勒测距,对另一个单收测站的要求较为严格,该测站需要具有较好的对流层条件。这种方法能够显著降低Ka频段双向链路的主要测量噪声,包括由对流层和天线机械系统震动引起的噪声。我们给出了端到端的仿真性能,并估计了在使用时延机械噪声对消技术前提下的水星引力场和旋转状态。考虑使用NASA位于美国本土戈尔德斯敦的DSS-25天线或欧空局位于阿根廷马拉圭的DSA-3天线作为双程测量站,并考虑使用位于智力的APEX天文观测天线作为单收站。分析结果表明在最好的噪声条件下,使用DSA-3天线作为双程测量站时,时延机械噪声对消技术可将待估计的全局和局部参数的估计精度提升一倍。对于无线电科学实验的目标,这一可能的性能提升对行星地质物理学很有意义,它将有益于研究水星内部的结构。 相似文献
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为深入了解涡扇发动机喷流噪声特性,验证喷流噪声降噪方法,建立发动机喷流噪声数据库,在法国国家航天航空研究中心的CEPRA19声学风洞开展了缩比发动机喷嘴热喷流噪声试验测试工作。针对发动机热喷流模拟系统,设计加工了面积比(外涵喷嘴面积与内涵喷嘴面积之比)为5和7的两种喷嘴构型试验模型。通过减小高温区域单个零件长度尺寸和零件壁厚的方法,降低热膨胀对模型尺寸的影响。在声学风洞中完成了不同工况条件下两种面积比圆形喷嘴和锯齿形喷嘴的远场噪声特性测试。通过对远场测量噪声频谱进行分析,发现随着来流速度的增大喷流噪声会减小,采用锯齿形喷嘴设计在中低频喷流噪声水平降低,在高频噪声水平有所增加。 相似文献
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转子叶栅非同步振荡发声特性研究 总被引:3,自引:1,他引:2
轴流压气机转子叶片排振荡疲劳失效是常见的气动弹性失稳问题。当转子叶栅处于非同步振荡状态下时,压气机管道内部将伴随着异常噪声的产生,这类噪声的频率既不是分布在叶片通过频率及其谐波上,也不是分布在转子轴频率及其谐波上,同时也不满足简单多普勒效应。为了解释这种异常噪声现象,以三维升力面理论为基础,讨论叶片对其附近流体施加非定常载荷的发声问题,给出了转子叶栅振荡异常发声问题的物理解释,建立了声场频率及模态特性与转子声源特性的直接关系式,并给出了频率特性不同于叶片通过频率且不符合简单多普勒效应的完整解释。在此基础上,通过机理性实验研究证实了该模型的正确性。实验结果表明,理论预测声场的频率和周向模态特性与实验结果完全一致。 相似文献
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航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于非线性不可分支持向量机(SVM)方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。 相似文献