基于模型拼接技术的四旋翼无人机全飞行包线建模

四旋翼无人机在军事和民用领域都有广泛的应用前景。然而，四旋翼无人机具有机载传感器准确性低与可靠性差、不同飞行条件下动力学模型差异大等特点。本文以四旋翼无人机为研究对象，系统地开展了飞行路径重构、频率域系统辨识、全飞行包线建模的相关研究工作。针对机载低成本传感器存在显著常值偏差与量测噪声统计学特性未知的缺点，采用基于EKF的飞行路径重构技术对在飞行试验中无人机的机体空速进行重构；针对不同飞行速度下四旋翼无人机动力学模型差异大的特点，采用频域法辨识得到不同飞行条件下的本体动力学模型；针对四旋翼无人机大跨域的高精度控制需求，利用模型拼接技术，系统性地提出了全飞行包线建模方案，经过验证，所提出模型拼接技术是准确可靠的。     

运载火箭捷联惯组全自主对准技术应用研究

我国运载火箭发射前通常通过光学瞄准确定初始方位角,采用捷联惯组自对准解算获取水平姿态角。以可实现简易、快速发射的新型火箭为背景,在发射场阵风等干扰引起箭体低频微幅晃动的环境下,研究了捷联惯组自主对准技术。分析了运载火箭全自主对准的特点,利用以惯性系为参考基准的解析对准法和卡尔曼滤波精对准方法,对高精度全自主对准技术和其在运载火箭上的应用展开了详细论述。开展了全自主对准试验验证,结合新一代运载火箭首飞数据进行了分析。结果表明:捷联惯组全自主对准技术可替代复杂的光学瞄准系统,实现运载火箭发射前初始姿态的确定。     

基于AIGWO-IMMUKF的目标跟踪算法

针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题，提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波（IMMUKF）目标跟踪算法。首先，介绍了IMMUKF的算法步骤；其次，提出运用改进的灰狼优化（IGWO）算法优化其中的滤波参数，通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率，形成了AIGWO-IMMUKF算法，并给出其算法流程；最后，将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真，得出位置、速度均方根误差曲线，以及时效性对比。结果表明，所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足，提升了算法性能，精度和时效性都更优。      

基于改进型卡尔曼滤波的空管雷达数据滤波研究

浅析卡尔曼滤波算法,并对其进行改进,引入三维卡尔曼滤波的概念,并对其在空管自动化中的二次雷达数据处理估计与滤波性能进行Mathlab平台的仿真。     

基于卡尔曼滤波与相位相关算法的机场周边远场图像全景拼接优化

目前针对机场周边远场环境,依靠单个摄像机的分散监控已经无法满足现行机场对于周边环境掌控的要求。因此提出了在远场环境下,使用单目摄像机匀速旋转360度得到的一系列周边图像去生成一张全景拼接图。然后运用卡尔曼滤波和相位相关算法对摄像机进行运动优化,最终实验得到了一个稳定实时的全景拼接图像。所以,此方法对于机场周边远场环境的监控能够做到实用可靠。     

一种新型的用于深空高动态微弱信号载波跟踪环

分析了深空通信中高动态微弱信号载波跟踪方法，提出并分析了载波跟踪中状态方程非线性与量测方程的非线性取舍问题，分析了滤波过程中影响高动态与低信噪比的决定因素，给出了两个推论，提出了强跟踪算法的必要性。并以此选择了以传统卡尔曼滤波（KF）为基础，以锁相环（FLL）、无迹卡尔曼滤波（UKF）为辅助使用两种工作模式来应对不同环境。针对组合跟踪环路状态转换过渡易出现的频率阶跃问题，给出新型环路的工作模式及切换门限的数学表达式，在环路中添加计算判别器，实时控制环路输出的同时不浪费计算力地剔除了野值，提高了环路稳定性。仿真表明，该新型环路算法与现有的算法相比有很好的低信噪高动态适应能力，消除了切换峰值，剔除了野值。     

无人直升机自主着舰系统设计及仿真试验

设计了一套包含视觉目标识别单元、目标跟踪器、甲板状态跟踪器和模糊逻辑控制的无人直升机自主着舰系统.视觉系统通过对采集的图像预处理提取出可能的甲板标识区域,然后对此区域计算其仿射不变矩特征集合,对得到的特征集经过模糊识别技术实现对甲板降落区域的识别,并根据矩特征集计算出甲板运动状态信息.目标跟踪器采用了卡尔曼滤波技术,在目标二阶运动方程的基础上设计了跟踪算法.甲板运动状态跟踪器用于在无人直升机的降落期间实现对甲板尤其是触舰瞬间甲板的纵摇、横摇及浮沉状态的预测,该跟踪器采用了改进的卡尔曼多步预测算法.设计了基于模糊逻辑的比例积分控制器,由多个并行的对特定任务实施控制的子控制行为构成.仿真试验结果验证了所提出的算法.在仿真试验中,无人直升机能够正确的识别甲板目标区域,实现了对运动舰船在二维水平面内的跟踪,甲板状态跟踪器能够预测未来1~5个周期内甲板状态,控制器基于目标信息和甲板状态能够正确地引导无人直升机实现安全着舰.     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

基于四元数非线性误差模型的快速传递对准(英文)

基于小角度假设的常规线性误差模型不能适用于大失准角时的初始对准,针对这一问题研究了一种没有小失准角假设,以速度误差和姿态四元数误差作为量测的非线性快速传递对准误差模型,并证明当误差变为小角度时,该非线性误差模型可以简化为常规线性误差模型。使用 Unscented 卡尔曼滤波代替通常采用的扩展卡尔曼滤波来处理非线性数据融合问题。为了评估和分析该非线性误差模型,设计了一个传递对准仿真系统,仿真结果表明,当初始失准角为小角度时,该新模型和线性模型有着相当的对准性能,但是当初始失准角为大角度时,本文提出的非线性误差模型仍然能够精确完成对准过程,而基于线性误差模型的对准滤波器却发散了。     

基于双目视觉的相对状态自主确定

基于双目视觉系统提出了一种适于交会对接最后阶段的近距离绕飞的相对状态自主确定方法。用修正罗德里格参数(MRP)描述姿态,给出了追踪器与目标器间的相对姿态运动学与动力学方程,以及相对运动方程,根据双目视觉系统的小孔成像原理建立了双目系统的测量数学模型,由扩展卡尔曼滤波(EKF)获得两航天器的相对位姿及其变化率。仿真结果表明该法可行。