一种非合作目标相对位置和姿态确定方法

针对非合作目标中的从星若无法获得主星的动态信息时,就无法自主进行相对位置和姿态确定的问题,提出了一种采用陀螺、立体视觉系统和加速度计的相对状态确定方法。首先分别建立相对姿态方程、主星动力学方程和相对位置方程等系统的数学模型。然后根据这些方程组成的状态方程和立体视觉系统的测量模型设计了卡尔曼滤波器。该滤波器使得从星根据加速度计、陀螺和立体视觉系统的输出,在仅获得主星的外观特征和一些静态参数的情况下,能够自主进行相对位置和姿态的确定。最后,数值仿真结果表明,在相同仿真条件下,与使用主星陀螺信息的相对状态确定算法相比,该算法能够自主进行相对状态的确定,且位置和姿态稳态误差分别为0.05m和2°。     

低掺量石墨水泥基材料的压敏特性

通过减水剂将少量石墨加入水泥基材料中制成石墨水泥基材料试样,采用交流分压电路测量其电阻率,研究其在一次性加载破坏试验中的压敏特性.试验结果表明,低掺量石墨粉作为导电组份加入水泥基材料后会导致其强度降低,但可以使水泥基材料具有一定程度的压敏特性.随着石墨掺量的增加,各组试样电阻率的离散性变小,材料的压敏特性提高,在加载过程电阻率的波动变小.在本试验的测量方法下得到的石墨水泥基材料的压敏特性曲线与混凝土材料的应力应变曲线有相关性,试样的电阻率随着应力的增大而产生变化的过程大体可分为3个阶段,即波动阶段、稳定下降阶段和急剧下降阶段,分别对应混凝土材料应力应变关系的弹性变化、非弹性变化和应变迅速增大阶段.      

旋流静态混合器内脉动壁压符号时间序列复杂度分析

为了研究旋流静态混合器内瞬态壁压非线性符号化特性,利用高速动态数据采集系统对直径为0.1m、长径比为2的旋流静态混合器内湍流脉动壁压进行测量.基于瞬态壁压序列的有限统计复杂性对3种符号化转换方法进行了评估,并优化了数据采样长度和小波分解尺度.分析发现动态法保留静态混合流动有效信息能力优于其他两种方法.运用动态法和db2小波相结合对l~15尺度下的压力波动信号进行多尺度符号化复杂度分析.实验研究表明:随着轴向位置的增加,系统的稳定性增强,相对复杂度降低.7.8125Hz以上信号随着流体微团脉动频率的降低其相对复杂度呈双曲线衰减,而0~7.8125Hz信号相对复杂度随信号频率的降低呈线性衰减,表明静态混合是一种具有宏观大尺度稳定性和局部小尺度不稳定的多尺度结构的流体动力学系统.     

一种新的变结构制导律研究

在非线性相对运动学基础上提出了一种新的变结构制导律。变结构制导律仅利用了目标加速度界限的信息,因而在拦截过程中,并不需要精确的测量目标加速度,也就是取得了对目标机动的鲁棒性。在执行上,变结构制导律仅使用了视线转率测量值,因而和比例导引同样简单。仿真结果表明,所提出的制导律与比例导引相比有较大的性能改善。     

通信辅助卫星导航接收机最优捕获灵敏度分析

通信辅助有助于降低卫星导航信号捕获的搜索模糊度,因此接收机可通过改进捕获算法以提高捕获灵敏度。但是,目前在同等条件下捕获灵敏度提升量与通信辅助精度的量化关系尚不明确。通过约束平均捕获时间和捕获算法计算复杂度两项指标的门限值,对接收机辅助信息精度与捕获灵敏度提升量之间的关系进行量化分析,得出相应条件下的最优捕获算法参数。分析表明,在频率搜索范围以1/2的幂次进行逐渐压缩的过程中,捕获灵敏度提升量最高约为4dB,且随频率搜索范围压缩程度的提高而逐渐缩小。根据评估方法得到的最优捕获算法参数受捕获概率指标、虚警概率指标等影响较小,可预置于接收机中,根据具体情况进行选择。     

联合EKF和EKPF的空间非合作目标单目位姿估计

针对微小卫星自主抵近任务中模型未知的非合作目标的相对位姿估计难题,提出一种联合扩展卡尔曼滤波EKF和扩展卡尔曼粒子滤波EKPF的非合作目标的单目位姿估计方法。以任务星相机坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型。以目标图像中的特征点坐标为观测值,构建非合作目标测量方程。对相对位姿和特征点三维坐标进行初始化后,利用扩展卡尔曼粒子滤波估计目标相对位姿,利用扩展卡尔曼滤波估计特征点三维坐标。使用OpenGL生成非合作目标空间图像进行仿真验证,结果表明本文提出的非合作目标单目位姿估计方法可获得较高精度的位姿估计,且具有较好的鲁棒性。相比已有方法,本文方法不需要初始位姿假设,且能够有效减小计算时间,提高位姿估计效率。     

无人机参数优化自抗扰编队保持控制器设计

针对无人机编队飞行中的队形保持问题,采用结合粒子群算法的自抗扰控制技术对控制器进行设计,使响应过程具有良好的动态品质和较小的稳态误差。建立三维空间内基于相对误差的无人机编队飞行模型,并在此基础上设计了跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态反馈自抗扰控制器,采用粒子群算法对控制器中部分参数进行优化整定。仿真结果表明,设计的结合粒子群算法的改进自抗扰控制器具有良好的控制性能,能以较高的精度实现无人机编队保持任务。     

基于跟瞄和加表PI滤波近程相对导航方法

针对由于加速度计存在漂移和目标星加速度未知,基于C-W(Clohessey-Whiltshire)方程递推的近程相对导航无法长时间使用的问题,提出了一种基于跟瞄相对测量信息修正相对位置/相对速度误差和估计加表漂移的方法,并给出了比例积分(PI)滤波近程相对导航算法。最后,进行了工程应用方式分析和仿真验证。相对位置误差估计精度优于50 m。仿真结果表明:该方法既能确保相对位置和相对速度输出的连续性,又可抑制跟瞄观测噪声并消除长时间积分累积误差。基于PI滤波的近程相对导航方法计算简单,易于工程实现,且已通过在轨考核验证。