基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.      

紊流风场下的无人机飞行状态卡尔曼滤波估计

为了模拟紊流风场下的无人机飞行状态响应,减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,使用数值法建立了紊流风场有色噪声模型,生成了符合大气紊流相关特性的紊流风场并对其进行数值仿真。在此基础上,通过状态扩增处理将系统噪声白化,设计出一种基于有色噪声的无人机飞行速度卡尔曼滤波器,该滤波器解决了基本卡尔曼滤波仅适用于白噪声的情况。仿真结果表明,使用此滤波器可有效减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,进而满足飞行速度控制输入的精度要求。     

MEMS陀螺零偏温度补偿模型研究

针对MEMS陀螺工作易受温度变化影响、角速度测量输出误差大、预热时间长的问题,通过大量实验数据分析、总结规律,建立了零偏温度补偿模型,并结合最小二乘法利用多元线性回归技术对模型参数进行了辨识。对比零偏温度补偿前后的试验结果表明,经过补偿后的MEMS陀螺不但测量精度得到提高,其工程应用稳定性也得到增强。     

实际入射角的相位干涉仪测角方法

为了提高短距离定位精度,消除采用平行入射假定所引入的计算误差,分析和研究了近似误差对角度估计和解相位模糊的影响;得出了满足平行入射近似的前提条件,为干涉仪的波长、基线长度等参数设计提供了指导依据;提出了实际入射角的相位差估计和相应的角度计算方法,提高了角度估计精度。文章提出的高精度相位干涉仪测角方法,适用于多个运动平台（如卫星、飞行器）的互相定位、航天器交会对接、地面短距离目标定位等测角精度要求高的工程应用。     

Improvement of Jahangir＇ s multiple moments estimator

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE（Maximum Likelihood Estimator）相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.     

一种基于单站仅测角观测的弹道射向估计算法

针对单站仅测角条件下的弹道射向估计问题,提出了一种新的基于推力加速度模板的弹道射向估计算法。首先,建立以射向为待估参数的弹道平面切割模型,获得一组备选弹道曲线。其次,通过UKF算法从每条备选弹道曲线中估计出推力加速度曲线。最后,将得到的推力加速度曲线与推力加速度模板进行匹配,进而得到弹道射向估计结果。仿真结果验证了该算法的有效性。     

海洋二号卫星特点及应用

<正>一、任务简介海洋二号(HY-2)卫星是中国海洋动力环境探测系列卫星的首颗卫星,其主要应用目标是监测和探测海洋动力环境参数,实现全天时、全天候对海面风场、海面高度场、浪场、海洋重力场、大洋环流和海表温度场等重要海洋参数的综合监测,提高灾害性海况预报水平,为国民经济建设提供服务,为海洋科学研究、全球气候变化提供实测数据。     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。