随机扰动情况下绳系卫星状态保持阶段的最优控制

在考虑系绳弹性的情况下, 建立绳系卫星轨道面内运动的动力学模型, 并在系统平衡位置线性化, 得到绳系子星在随机扰动作用下的稳态保持状态方程. 引入基于卡尔曼滤波的状态估计方法和最优状态反馈控制策略, 提出了保持系统稳态运行的控制方法, 并以YES2空间系绳试验为参考模型设计了稳态保持控制系统. 分别在不考虑系绳弹性和考虑系绳弹性的系统模型下进行相应仿真分析, 结果表明所提出的控制方法能使系统具有良好的抗干扰性能, 系绳控制张力变化平缓且幅值小, 提高了系统状态保持阶段的可靠性和安全性. 同时系绳刚度系数的减小可使系绳纵向振动加剧, 但对横向摆动影响较小, 这为选取合适的系绳材料提供了理论参考.     

基于随机模型近似的再入目标自适应跟踪算法

针对再入目标跟踪问题,基于加速度动力学模型和随机模型近似思想,提出了分段匀Jerk自适应模型及跟踪算法.该算法引入Jerk动力学模型和Jerk分段均匀假设,给出了机动加速度的递推模型;根据随机模型近似思想提出了新的过程噪声定义方法并给出了分段匀Jerk模型和过程噪声的自适应方法;结合状态扩展方法和分离差分滤波算法实现了再入目标的实时自适应跟踪.仿真实验表明,相比基于分段匀加速模型的跟踪算法,该算法在保证了再入目标稳态跟踪精度的同时,对目标突变状态具有较强的跟踪能力.      

GPS/INS组合导航系统的鲁棒滤波研究

卫星定位／惯性导航(GPS／INS)系统可形成优势互补而使短期和长期精度都有保证。GPS／INS组合导航系统通常使用Kalman滤波进行信息融合来削弱或消除系统噪声和测量误差,然而使用Kalman滤波要求系统动态模型精确和噪声的统计参数已知。但实际中构造精确的系统动态模型是十分困难的,并且噪声的统计参数也很难事先精确预知。对H∞问题进行了理论上的分析,构造了H∞滤波来提高系统对参数不确定的鲁棒性。仿真结果表明H∞滤波对模型的不确定性的鲁棒性比应用Kalman滤波的方法有较大的提高。     

MIMU/GPS/磁强计组合导航系统序贯抗差自适应滤波器设计

将磁强计应用于INS/GPS组合导航系统中,其提供的航向角信息可以有效抑制惯导系统的误差积累并提高航向角的可观测性,但磁强计应用中一个突出的问题在于,除了罗差之外,它仍然容易受到环境中各种异常磁场的干扰。为解决这一问题,本文采用残差检验对磁场干扰进行检测,然后提出一种基于序贯处理的抗差自适应滤波算法,对实现对滤波结果的修正。基于跑车实验的离线数据分析表明,该滤波算法能有效抑制磁场干扰的影响,且具有较好的敏感性和鲁棒性。     

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题,在考虑随机量测噪声影响的基础上,提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法,然后针对多条配准航迹,给出了该算法的扩展形式,即ERTKF误差配准算法,并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计,尤其是当系统偏差发生变化时,配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

提出了 GPS/ INS位置、速度、姿态组合方法 ,并把线性时变离散系统的 H∞ 滤波应用于组合系统。由于 GPS存在多路径误差及 SA误差等原因 ,难以确定准确的噪声统计模型。H∞ 滤波对噪声的不确定具有鲁棒性 ,所以用于组合系统能取得高于 Kalm an滤波的效果。文中对基于Motion Pak惯性组件和三个 Jupiter GPS接收机组成的组合系统进行了实验研究。实验结果表明 ,H∞ 滤波取得了较好的效果 ,特别是位置精度有较大的提高     

浅谈电磁兼容技术

本文简单介绍了电磁兼容基本原理、电磁干扰与消除办法。     

大带宽数字信道化接收及重构系统的实现

基于多相滤波的数字信道化结构具有动态范围大、灵敏度高、多信号同时处理、瞬时带宽大等优点。设计了一种大带宽数字信道化接收重构高效系统。该系统使用正交镜像滤波器实现信号接收及精确重构;利用国产化高速ADC和DAC芯片完成信号形式的转换;利用高性能FPGA芯片完成数字信道化处理。理论仿真和硬件测试结果表明,该系统具有接收和重构多个雷达信号的能力,具备较高的工程应用价值。     

非平稳信号滤波降噪方法研究

飞行器振动环境复杂多变,具有典型的非平稳特征,因此需要采用时频分析手段对非平稳信号分析处理。针对此问题,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的非平稳信号滤波降噪方法,通过对比证明,对于一般非平稳信号的滤波降噪,分数阶傅里叶变换方法优于傅里叶变换方法。对于线性调频信号的滤波降噪分析,分数阶傅里叶变换方法明显优于一般滤波降噪方法。     

一种强跟踪非线性衰减滤波的环月自主导航方法研究

针对月球所具有的特殊环境,将两个航天器利用相对位置信息导航的方法应用到环月航天器的自主导航中.由于低轨道环月的摄动力模型受复杂性因素的影响,动力学模型存在较大的误差,导致滤波发散,就此提出一种自适应衰减因子非线性滤波方法.通过仿真结果比较表明,此方法不仅能更好地消除非平稳随机噪声带来的长期项状态估计误差,还能适应采样周期的实时变化进而保证最佳的衰减抑制效果.