基于IUKF的单星对空间目标仅测角跟踪算法

针对普通UKF(无迹卡尔曼滤波)测量更新方法的非线性近似精度相对较低,导致目标跟踪滤波精度和稳定性较低的问题,在单星对空间目标的天基仅测角跟踪滤波过程中,提出一种基于迭代测量更新方法的IUKF(迭代UKF)算法。通过在测量更新过程中提高非线性系统状态估计的近似精度,进而提高目标跟踪滤波精度,并引入具有全局收敛性的阻尼Gauss-Newton(高斯-牛顿)法来改进IUKF的数值稳定性。理论分析与实验结果表明,该方法不仅避免了求解雅可比矩阵和Hessian矩阵,而且具有较高的滤波精度和数值稳定性。     

干涉合成孔径雷达基线的估计

研究了对干涉合成孔径雷达系统有重要影响的基线的估计方法。根据多飞干涉合成孔径雷达系统的特性,基线在平台的运动过程中是变化的。为了充分利用现有的资料,首先根据干涉系统的轨道参数计算基线参数,然后利用有限的参考点信息,如角闪烁器,形成迭代算法,从而实现准确估计基线在运动中特征的目的。意大利Ｅｔｎａ火山口数据的处理结果验证了本文提出算法的可靠性。     

基于3DCS的飞机翼盒容差分配方案优化方法研究

容差分配方案的合理性在很大程度上影响着飞机产品的装配效率和质量,以飞机典型机翼翼盒为研究对象,分析翼盒盒段的装配工艺,借助三维公差分析软件3DCS建立三维容差分析模型,对翼盒的装配过程进行基于装配仿真模拟的容差分配方案的设计与优化,并利用CATIA CAA二次开发工具,实现容差模型的结构化显示,同时建立了交互式三维容差模型快速创建和更新机制.     

航天器轨道交会迭代制导算法

针对航天器轨道交会的脉冲推力模型与实际发动机连续推力模型不相符的问题,研究一种脉冲变轨策略的工程实现方法,使脉冲变轨策略可应用于工程实际.基于Lambert飞行时间定理和遗传算法,研究航天器最优脉冲变轨策略.根据脉冲变轨优化的结果,采用迭代制导算法研究脉冲变轨工程化问题.仿真结果验证了迭代制导算法在航天器轨道交会中的有效性.     

柔性铰接板振动测量及迭代学习主动控制

大型柔性板状结构广泛应用于航空航天领域,这种结构特性极易引起低频振动,针对这一问题以柔性铰接板为研究对象,探究了柔性铰接板在受外部激励作用下弯曲模态的振动特性.为此搭建了一套用于测控柔性铰接板振动特性的实验平台,采用了立体视觉和压电陶瓷传感器分别检测柔性铰接板的振动信息,以此信息作反馈,采用了变遗忘因子的迭代学习控制方法对柔性铰接板的振动进行主动控制,同时以PD控制的实验效果作为对比.实验结果表明,不论是大幅值的快速衰减还是小幅值的残余振动抑制,迭代学习控制效果都优于PD控制.     

先进飞机电气远程终端采样算法

针对先进飞机远程终端采样技术,对电压/电流(400Hz)采样点数和精度关系进行了讨论,由于工程采样中数字积分法的开方计算有效值对实时性有很大影响,给出了全新的不带根号的采样有效值算法,精度要求高的场合又在该算法的基础上设计了迭代算子.     

气体分配方式对民机多隔仓燃油箱惰化的影响

在假设燃油箱整体和各隔仓无质量堆积的前提下,建立了一种可根据压力差自动确定流动方向和流量的数学模型,并给出了迭代法计算的步骤,然后采用微元法获得了惰化过程中各隔仓体积氧浓度随换气次数的关系.以波音747中央翼油箱为对象,与国外文献中公布的实验数据进行了对比,验证了所建模型有较高的计算精度.以国产某型客机中央翼燃油箱为研究对象,给出了4种不同的富氮气体进气孔设置及2种气体分配方式,比较了它们对惰化过程的影响,结果显示,将富氮气体按体积平均方式通入所有的隔仓具有最好的惰化效果,而将进气孔口设置在外侧隔仓并单独进气的惰化效果最差,而且在中部对称位置的隔仓上设置进气孔优于非对称位置设置进气孔.     

基于子阵激励能量匹配的多子阵交错阵列设计

多子阵稀疏交错共享孔径阵列天线是实现多功能阵列天线设计的有效途径。提出了一种基于子阵激励能量匹配的多子阵稀疏交错优化方法。根据均匀线阵激励与其方向图之间存在的傅里叶变换关系,该方法首先通过快速傅里叶变换（FFT）获得特定方向图的激励频谱能量分布,然后分析均匀线阵目标方向图频谱能量的分布特征,采用交叉选取子阵激励的方法,确定各子阵单元位置,使得阵列天线单元激励能量均匀分配,从而确保各子阵方向图近似一致。在此基础上通过迭代FFT的方法降低各子阵天线方向图旁瓣峰值（PSL）,实现低旁瓣,同性能的多子阵交错共享孔径阵列天线设计。仿真研究与实验表明,通过本文提出多子阵交错方法设计的共享孔径多稀疏交错子阵具有运算量小、孔径利用率高、各子阵峰值旁瓣电平低且拥有相似方向图的优点。利用子阵交错的方法,通过控制各子阵主波瓣指向,能轻松实现多波束指向的多功能阵列天线设计。      

基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。