变结构航天器动力学特性在轨辨识方法综述

动力学特性在轨辨识是对大型变结构航天器精确控制的基础和关键。首先,分析了国外在动力学特性在轨辨识领域的工程应用。其次,从在轨运行过程对动力学特性的影响出发,对在轨辨识方法的工程适用性进行了分析和评述,并总结了开展制约航天器动力学特性在轨辨识方法工程应用的条件。最后,对航天器质量特性和模态参数在轨辨识方法的应用进行了总结,可为动力学特性在轨辨识方法在我国未来大型变结构航天器中的应用提供参考。     

高超声速飞行器控制技术研究进展与展望

针对一类包含可变构型在内的高超声速飞行器的难点,分析了工程应用需求,综述了几类典型的非线性控制方法的研究进展。首先针对高超声速飞行器的几类常见研究模型,总结了模型来源及特点;其次,以实际工程需求为出发点,分析了此类飞行器的控制难点及对于控制系统能力提出的需求;再者,总结了高超声速飞行器几种典型非线性控制及智能控制研究的基本情况和进展,并给出了各类控制方案的框架;最后,面向未来任务形式多样化、环境复杂化的飞行器控制,讨论了可以进一步研究的问题和方向。     

一种燃气发生器的变推力设计与仿真

为了满足采用单一发射系统对不同重量不同初速导弹的发射要求,设计了一套包含多根产气药柱、可自适应点火、可变推力的燃气驱动装置。首先,根据驱动重量和速度要求,初步设计产气药柱对其产气性能及其作用的可靠性进行实验,为后续优化结构设计及仿真模拟提供依据;其次,采用数值仿真模拟的方法,研究不同作用药柱个数、作用时间及弹体质量,发射系统内部压强和弹体运动随时间的变化情况。仿真结果表明:驱动条件相同,弹体质量越重,其在发射筒出口处的速度越小、所用时间也越长;同一弹体,作用药柱个数越多,弹体在发射筒出口处的速度越大、所用时间也越短;为防止作用药柱个数过多导致发射筒内压强过大,采用时序控制装置对其进行时序控制,从不同作用药柱的时序组合中获取最优方案。仿真及实验结果表明,所设计的燃气发生器药柱燃烧性能好、可自适应点火、可为系统提供可变推力,其设计基本合理。     

复杂电磁环境下组网雷达对隐身目标的跟踪研究

在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

内收缩比可控的二元高超声速变几何进气道研究

提出了一种进气道内收缩比可控、包括唇口后退等几何动作的变几何进气道的设计思路,给出了具体的设计过程及影响因素.据此开展了二元高超声速定、变几何进气道气动方案设计,并进行了细致的数值模拟,给出了进气道气动性能参数随来流马赫数的变化规律,将定、变几何进气道气动性能进行了对比分析,结果显示:设计马赫数下,定、变几何进气道气动性能基本相同;非设计马赫数下,变几何进气道的流量系数明显高于定几何方案,且马赫数越低,两者相差越大.静压比、温升比、总压恢复系数及隔离段出口马赫数则相差不大.      

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。