MEMS航天惯导产品及技术发展简介

概述近年来微机电系统(MEMS)在航天惯导方面的发展情况,综述国内外有关MEMS产品的实现方案与性能指标,并对该领域的技术发展方向进行了分析.     

旋转平台惯导系统旋转效应误差高精度补偿算法

为提高HRG平台惯导系统的自主导航精度,利用旋转平均技术组建了旋转式HRG平台惯导系统。针对旋转效应误差对旋转平台惯导系统的导航解算精度影响较大的问题,提出了一种旋转效应误差的高精度速度补偿算法和位置补偿算法。通过分析旋转平台惯导系统的特殊性,提出将坐标变换矩阵完整的旋转矢量表达式代入速度和位置更新方程以得到完整的误差补偿表达式;为避免直接积分求解,采用余弦函数对载体加速度在台体坐标系上的分量进行拟合,从而实现了精确的补偿运算。仿真及试验结果表明,算法能更有效的补偿系统旋转效应误差,提高了旋转平台惯导系统的导航精度。     

基于压缩传感的线阵SAR三维成像方法研究

线阵SAR是一种新型雷达三维成像技术。由于实际中线阵天线长度有限,基于匹配滤波的传统线阵SAR成像方法不仅需要大量的阵元数,而且在切航迹向的分辨率也较低。结合三维场景空间目标的稀疏特征,提出一种基于压缩传感理论的高分辨线阵SAR三维成像方法。相对于传统匹配滤波线阵SAR三维成像方法,本方法只利用少量的稀疏天线阵元回波对切航迹向的稀疏散射目标进行L1范数优化重构,大大抑制了切航迹向旁瓣影响并显著提高分辨率。最后,通过线阵SAR点目标仿真三维成像表明了本文算法的有效性。     

一种基于自适应遗传算法的高斯FM^mlet变换最优时频原子搜索算法

时频分析方法是当前非平稳信号分析与处理的研究热点,基于高斯let变换的信号表示方法成为目前分析具有线性和非线性频率切变信号的重要工具.高斯FMm let变换在信号分析与处理中的应用面临的一个主要问题就是匹配追踪方法的数字实施方法.针对现有算法精度不高、收敛性差的问题,提出了一种基于自适应遗传算法的高斯FMm let变换最优时频原子搜索算法.首先详细推导了时频原子有限长序列的离散公式,接着详细讨论了自适应遗传算法,然后给出了一种利用自适应遗传算法搜索高斯FMm let变换最优时频原子的算法及其实现方法,最后结合实例对该算法进行了仿真研究.结果表明,该算法不但搜索精度很高,而且具有较好的收敛性和鲁棒性.     

高精度超声波测距仪的设计

论文针对一般的超声波测距仪存在测距依据是基于超声波在标准空气中的传播速度,而超声波在不同温度的空气中的传播速度略有不同,因而导致实际测量精度不够高的不足,提出了一种克服该缺陷的高精度超声波测距仪的硬件及软件的设计方法。     

临近空间飞行器

在ORS发展中,美军首次将临近空间飞行器与战术星、及时响应运载器统一纳入一个军事航天大系统中,提出由战术星、临近空间飞行器和及时响应运载器共同组成“联合作战空间”。超高空长航时无人机、平流层飞艇、浮空器等临近空间飞行器具有机动性好、成本低、易维护等特点,如果处于作战区域,     

一种基于角度-多普勒补偿的均匀圆形

采用均匀圆形相控阵天线的机载雷达杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波不再满足独立同分布的条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)器性能下降。基于此,本文建立了均匀圆形天线机载雷达模型,对其杂波分布进行了分析,得出了空间角随阵元数非线性变化的特性造成其杂波距离维分布非均匀的结论。研究了一种均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过修正的角度-多普勒补偿(MADC)预处理消除在杂波谱中心处的非均匀,再利用基于导数更新(DBU)技术进一步减小在其他方位杂波的非均匀程度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

小型无人机的导航与制导仿真系统研究

研究了基于飞行器动力学模型的小型无人机的惯性组合导航与制导系统仿真技术,组合导航系统嵌入了飞行器的轨迹和姿态控制回路,建立了基于MATLAB/AEROSIM的组合导航计算机仿真系统,仿真系统包括惯性组合导航仿真模块、传感器仿真支持模块、飞行器6自由度动力学模型模块、飞行器轨迹生成、轨迹控制与姿态控制模块、导航仿真评估模块。基于该仿真系统,目前已开展惯性/卫星深组合、惯性/大气数据融合等理论算法和技术研究。     

军用航空再制造发动机相关概念和标准探讨

提出了军用航空再制造发动机的概念、制造要求和相关标准。因此,普通发动机的大部分概念与标准对航空再制造发动机同样适用,本课题仅讨论与普通航空发动机不一致的概念和标准。     

基于广义S变换的图像局部时频分析

 非平稳信号具有良好的时频局部特性,但是使用一些常规的信号处理方法对其进行时频分析具有一定难度。为了解决这一难题,引入基于广义S变换的时频分析方法来进行一维和二维空间非平稳信号的时频分析。同时,为避开对图像直接进行S变换带来的大时间开销和运算难度,选用不同尺度的局部窗口将二维图像转化成一维信号进行处理,再分别利用基本S变换和时频分辨率可调的广义S变换进行算法仿真和时频分析。试验结果表明,广义S变换比基本S变换具有更灵活的时频聚焦性。