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91.
自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段,是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数,是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先,针对航天器自主导航的实际需求,阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性,具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状;然后,分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用;最后,结合理论研究和实际应用,给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。 相似文献
92.
基于高斯伪谱航迹优化方法,建立了"火箭辅助型涡轮基组合动力"的飞行器/推进系统匹配分析方法,针对地面水平起降、以马赫数5巡航的高超声速飞行器,以巡航航程最远为目标,完成了涡轮基组合动力(TBCC)与火箭的耦合特性分析及匹配优化设计。研究结果表明:对于可行的TBCC方案(起飞推重比为1.0),引入合适推力的火箭有助于提升加速爬升段的总效率并降低质量消耗,且对巡航航程有着一定的提升(4%起飞重量推力火箭可增加航程0.97%);对于不可行的TBCC方案(起飞推重比为0.8),引入火箭不仅可实现推进系统方案的收敛,且其巡航航程相比可行的TBCC方案最多可增加7.9%。考虑到TBCC较大的"死重"和较低的单位迎面推力对巡航性能的不利影响,结构质量占比为25%的巡航型飞行器建议采用"13%起飞重量推力火箭辅助起飞推重比为0.7的TBCC "推进系统。相比之下,结构质量占比为55%的加速型飞行器建议采用" 5%起飞重量推力火箭辅助起飞推重比为0.98的TBCC"推进系统。 相似文献
93.
94.
介绍500kHz晶体滤波器在电子对抗设备中的应用和设计制作。该滤波器用于电子对抗OOK信号提载波电路中,用网络综合法设计,采用两节四晶体窄带差接桥式电路结构,达到的技术指标为:中心频率f_0=500kHz;3dB带宽B_3,一种为180~190Hz,一种为460~480Hz;带内波动Ar<0.5dB;阻带衰减As>50dB;矩形系数B_(40)/B_3=3.1~3.3;插入损耗A_0=3~4dB;输入阻抗R(in)=输出阻抗R_(out)=820Ω。 相似文献
95.
吴森堂 《北京航空航天大学学报》1998,24(3):277-278
针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景. 相似文献
96.
针对如何在时频域降低干扰噪声对椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWFs)信号时频域分布特性的影响,引入精细滤波,提出了 1种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法。仿真结果表明,所提方法在时频域以能量峰值点为基准,构造以距离为依据的滤波算子调节参数,能够有效抑制噪声对 PSWFs信号时频域分布特 性的影响,提高信号局部区域的能量聚集性。 相似文献
97.
确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术,设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法,结合矢量观测的特点,分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法,并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中,使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化,仿真测试结果证明,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。 相似文献
98.
一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果. 相似文献
99.
基于战斗机航迹准稳态运动状态假设,研究了机动目标状态估计器算法.该算法通过选取虚拟测量变量和状态变量,以及假设目标处于航迹准稳态运动状态,把含有9个变量的非线性滤波和预测问题转化为1个三阶和3个二阶的线性滤波和预测问题.在综合控制系统中的仿真结果表明,该算法计算量小,滤波精度好,能够满足综合控制需求. 相似文献
100.
衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小. 相似文献