一种新的航空发动机自适应模型设计与仿真

提出了一种基于机载非线性发动机模型,且具有输入端积分补偿的卡尔曼滤波器估计器的发动机自适应模型设计方法。其主旨是经过相似变换,在非线性相对弱化的另一坐标区域内设计常规卡尔曼滤波估计器,利用所得卡尔曼估计器对各估计回路的初步解耦,进一步在各观测回路中引入输入误差积分激励,对滤波器的输入进行实时积分修正,充分实现各估计参数回路的静态解耦。同时,将该卡尔曼滤波器与机载非线性实时模型综合,从而使发动机自适应模型具有大范围无静差参数跟踪能力。最后,对所提出建立的自适应模型的参数估计能力和鲁棒性进行了数字仿真验证。     

电缆长度辅助的光纤陀螺测斜仪组合测量方法

为实现光纤陀螺(FOG)测斜仪高精度长时间测量,结合测井作业方式,提出基于卡尔曼滤波技术的电缆长度信息辅助的组合测量方法.介绍了捷联惯性测量系统(ISS)误差模型和电缆长度测量模型,设计了组合测量方法的总体方案,建立了组合测量系统误差状态模型及量测更新模型.采用半实物仿真计算对本文提出的组合测量方法进行了验证.仿真结果表明:14 400 s的仿真过程,井斜角误差小于0.02°,工具面角误差小于0.12°,方位角误差小于0.98°,位置误差小于47.5 m.相比纯惯性测量,误差得到了有效的抑制,保证了仪器长时间保精度的测量,提高了仪器的性能.      

一种改进的强跟踪UKF算法及其在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

基于抗差估计改进的GNSS/INS组合导航完好性监测方法

在卫星/惯性(GNSS/INS)组合导航系统中,针对基于残差检测的完好性监测算法对于缓变误差检测效果不佳,以及自主完好性监测外推(AIME)法存在检测时延的缺陷,提出了一种基于抗差估计改进的完好性监测方法.该方法在AIME法的基础上,通过定义标准化残差,引入三段权函数抗差估计对AIME法进行改进,并设计了一种调节准则,...     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

基于比力观测的捷联惯导真空滤波修正方法

针对捷联惯导地面对准过程加速度计零位误差和标度误差难以精确分离,使用传统的真空修正方法无法校正系统误差等问题,提出了一种基于比力观测的捷联惯导真空滤波修正新方法。充分利用了载体在真空段飞行时的特点,以加速度计输出的比力信息作为观测量,建立了基于真空滤波方案的系统状态方程和量测方程。对器件误差、系统误差状态变量的可观测度进行分析,给出了器件误差、系统误差的在线滤波修正方法。仿真结果表明,方法可以在线分离加速度计的零位误差和标度误差,同时能有效修正系统误差包括姿态角误差、速度误差以及位置误差,对提高捷联惯导的实际导航性能有重要的现实意义。     

单天线GPS姿态测量系统在制导火箭中的应用

了解决火箭横向尺寸不足以安装多天线GPS的技术问题, 提高制导火箭飞行姿态 的测量精度, 研究了利用单天线GPS进行姿态测量的方法. 引入伪姿态的概念, 分析了由伪姿态测量辅助求取载体姿态的具体算法, 建立了单天线GPS姿态测量的数 学模型, 利用卡尔曼滤波模型对状态矢量模型进行滤波, 得到相应的速度、加速度信息, 根据常规姿态与伪姿态的关系, 得到火箭的常规姿态信息. 通过仿真研究, 验证了这种姿态测量系统在制导火箭上的可行性和有效性.     

基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计

针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extended Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE,Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.     

基于图像位移的低轨卫星自主导航技术

利用高速相机测得的地面图形相对卫星的位移,结合星敏感器测得的姿态信息,基于卫星相对地面的速度是一个非线性变化过程这一事实,实现低轨卫星的自主导航.相对于传统的陆标识别自主导航,该方法不需识别地面物体或景象,只需利用图像之间的位移关系,经相关性分析后,便可获得卫星相对于地面的速度信息.因此,不需要存储地面物体或景象的先验信息,故减轻了存储负担.文中还构建了系统的状态方程和量测方程,采用卡尔曼滤波器进行信息滤波.仿真分析显示,该系统具有较好的自主导航精度,可以应用于低轨卫星的自主导航.     

一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题,提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法.该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则,采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹,并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标在遮挡结束后的接力跟踪.将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试,实验结果表明:该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪,而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪,保持目标运动轨迹的可靠性和完整性.