基于阵列天线波束形成的卫星导航信号提纯

围绕对卫星导航信号实施转发式欺骗所需的卫星导航信号提纯要求,提出了一种数字波束形成的优化设计方法。通过向阵列天线接收信号的数据协方差矩阵加载由非目标卫星方向信息和阵列布局构造的“虚拟”干扰信号协方差矩阵,增大了协方差矩阵特征值的差异。用新构造的协方差矩阵计算最小方差无失真响应波束形成的加权向量,使波束指向方向的目标卫星信号无失真通过,并同时零陷其他非目标卫星的信号。通过计算机仿真试验验证了所提方法的正确性和有效性。      

载波相位平滑在GPS伪距提取中的应用

GPS卫星导航定位精度的高低很大程度上取决于站星距离(即伪距)的测量误差.载波相位平滑伪距在保证环路参数满足动态应力误差要求的基础上,把从延时锁相码环上提出的伪距,利用载波相位进行多点采样,平滑滤波,大大减小了伪距的随机误差.本文详细论述了载波相位平滑伪距的原理和工程实现方法,并进行了仿真验证.     

重力梯度仪mK级温度稳定度控制设计及验证

针对某卫星有效载荷之重力梯度仪提出的温度稳定度优于±10 mK/200 s的超高指标要求,提出了构建部件级阻容滤波网络、进行系统级隔热强化设计、高精度多级主动测控温设计以及电缆漏热控制的热控方案。热仿真分析和热平衡试验结果表明,梯度仪组件的温度稳定度优于±8 mK/200 s,满足设计指标要求,验证了该热控设计方法的可行性及有效性,可为其他有高精度高稳定度控温需求的航天器部件热控设计提供参考。     

机场净空障碍物危险度的白化权聚类评价

为将灰色理论引入机场净空障碍物危险度评价,建立四个评价指标,将障碍物危险度等级划分为五个标准,使用灰色白化权聚类法建立机场净空区障碍物危险度评价模型,包括每个指标的白化权函数和权重确定,在此基础上,机场所有的障碍物及机场整体的危险度等级可确定。以某机场为例对其净空障碍物进行整体评价证明,基于灰色白化权聚类法的机场净空区障碍物危险度评价模型可用于解决民用机场净空区内障碍物危险度定量评价问题。     

涡扇发动机故障诊断中粒子滤波改进方法

针对标准粒子滤波算法诊断步数多且诊断结果噪声水平高的问题,提出伪协方差和自适应似然分布结合的改进粒子滤波算法。该算法通过使用伪协方差代替了粒子集协方差,保证采样得到的粒子能够更真实地反映突变情况,减少诊断步数;通过对似然分布自适应调整,增加其与先验分布的重叠区域,提高抽样率,增加有效粒子数,降低诊断结果噪声水平。发动机健康参数估计仿真结果表明:与标准粒子滤波算法相比,改进的粒子滤波算法能使诊断速度提高约27%,诊断精度提高约38%,有效地减少了突变故障的诊断步数,并显著降低了诊断结果的噪声水平。     

基于五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法的捷联惯导系统初始对准技术

为了改进捷联惯导系统大方位失准角初始对准情况下的方位失准角对准精度和稳定性问题,提出了一种组合对准方法。该方法将Kalman滤波对准模型与罗经对准模型相结合构建了一种组合对准机制,并在此模型基础上提出了基于非线性滤波和鲁棒滤波的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法,将五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法与组合对准机制相结合,从而实现大方位失准角的初始对准。仿真结果表明,五阶容积-二阶平滑变结构滤波对准方法得到的方位失准角对准精度明显优于常见的几种对准方法,且其对准结果的重现性更高。因此,提出的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法能够很好地适用于大方位失准角的初始对准。     

基于无迹粒子滤波算法的航空发动机排气温度预测

针对粒子滤波算法不能考虑最新的观测值,仅使用某时间节点之前的实际数据来预测航空发动机排气温度,会造成预 测的温度数据误差累积,不能及时修正以及粒子退化等问题,将无迹粒子滤波引入到航空发动机排气温度预测中。分别介绍了粒 子滤波算法和无迹粒子滤波算法;在此基础上,建立了航空发动机的退化模型。利用退化模型和无迹粒子滤波算法对航空发动机 排气温度进行预测,并将预测值与实际值进行比较,将所得结果与采用传统粒子滤波算法得到的结果进行了对比,结果表明：无迹 粒子滤波算法对于排气温度的预测效果较好,所预测的发动机达到阈值的时间与实际时间更为接近,温度范围更为集中,准确性 更高,预测误差小于5%。     

基于惯性辅助的北斗接收机完好性监测方法研究

针对传统卫星导航接收机在卫星数小于5颗及卫星星座构型不佳的情况下无法实现卫星故障识别与隔离的问题,结合卫星导航接收机在弹上的实际应用情况,利用惯导的辅助数据设计了一种基于多级Kalman滤波的北斗接收机完好性监测方案,给出了卫星导航接收机的RAIM滤波器结构与故障检测和隔离方法,并对其可用性进行了推导.该方案经过仿真分...     

基于测距测角信息的DG-IEKF相对导航算法

在自主近距空中加油过程中,无人机通常利用机间数据链进行导航数据共享,解算获得高精度的相对导航信息.机间数据链受扰中断时,在常规相对导航策略失效的情况下,无人机通过搭载的态势感知传感器对未知环境进行探索.针对受油机与非合作目标加油机间中远距离相对导航问题,提出了一种测距测角信息下的相对状态估计算法.考虑到测距测角信息下算...     

自校准Kalman滤波方法

提出一种自校准Kalman滤波方法(SKF),建立SKF模型及其滤波递推算法.在深空探测、发动机故障诊断等许多工程实际中,由于未知输入(如突风、故障、未知的系统误差等)的影响,传统的Kalman滤波方法在滤波递推过程中会产生较大误差.文中提出的自校准Kalman滤波方法能够自动补偿这种未知输入的影响,提高滤波精度.从某飞行器仿真中可以看到,SKF的滤波误差均值和方差分别比传统的Kalman滤波方法降低了400%和300%以上,有效地改善了滤波效果.并且该方法计算简单,便于工程应用.