面向卫星追踪平台的容错纠错策略与算法研究

针对2RPS+2TPS型卫星追踪平台可能出现的传感器故障提出了一种容错纠错策略。该策略通过在卫星追踪平台的固定平台和动平台中心附加一柔索,柔索一端连接弹簧和冗余传感器,实现了对卫星追踪平台四条驱动腿传感器故障的容错纠错功能。如果驱动腿中的某一个传感器发生故障,则可根据空间闭链机构约束,由其它正常工作驱动腿的传感器和冗余传感器的测量值计算出故障传感器的应测值。推导出了位移和速度传感器故障的容错纠错重构算法。通过模拟渐变型和突变型的传感器故障,对提出的容错纠错方案进行了仿真研究,仿真结果表明提出的容错纠错策略能有效地保障卫星追踪平台系统运行的可靠性和安全性。
     

基于加权矩阵的TDOA多站无源定位算法

无源定位技术有着广阔的应用前景,传统的多站无源定位通常使用泰勒展开法对目标进行定位求解,在此基础上一种基于加权矩阵的多站到达时间差测量法被提出.当被测目标发射信号中存在稳定载波情况下,以各站点的载波跟踪环路为切入点,分析了采用常规时域相关法对载波跟踪时的环路噪声特性方程,利用此方程对多个观测站间的距离差观测量加权矩阵进行建模,再利用此加权矩阵对定位方程进行改进,最终得到高精度的目标位置解.通过仿真实验可以证明:在同等条件下该方法比传统泰勒展开法的定位精度有所提高,最好可提高精度约30%.该方法是一种适用于多站无源定位的有效方法,尤其适用于移动观测站点情况.      

基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪

系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

速率转台S曲线加减速算法研究

速率转台常用的加减速算法有直线加减速和指数加减速两种方法。这两种加减速方法都存在加速度突变,容易对被测设备产生冲击。讨论了转台采用S形曲线加减速的方法,保证了电机性能的充分发挥并有效的减小了冲击,从而实现转台的平稳运行,同时给出了该方法的计算机控制算法。     

基于Kalman滤波的载波跟踪环路设计

基于Kalman滤波方法提出了一种新的高动态载波跟踪环路的设计方案,用以解决高动态、弱信号条件下对载波跟踪造成的困难。文中给出了整个环路的设计方案,并详细讨论了环路中各个模块的参数传递过程。最后同FLL辅助PLL的跟踪环路进行了对比,仿真结果显示该环路在高动态状态下能够极大的改善跟踪性能。     

Pierce振荡电路调谐特性分析及在飞行器频综加速度效应补偿中的应用

飞行器频综是整个飞行器中重要的组成部分,其性能的好坏直接决定系统的好坏。然而频综中的晶体振荡器对加速度具有敏感性,在受到振动、冲击等作用力的时候会导致其频率抖动和相位噪声恶化。为此,对基于变容二极管的pierce振荡电路的调谐特性进行了分析和仿真,并构建了测试平台,得到调谐系统的脉冲响应。实验结果表明,将基于变容二极管的电压调谐应用到实际补偿电路中,在100Hz以下的振动频率中,取得了较好的补偿效果。     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

带渐消因子的Quadrature卡尔曼滤波

为了解决无源传感器机动目标跟踪系统非线性较强、传统的跟踪滤波方法不稳定容易发散的缺陷,提出了一种带渐消因子的QKF（FQKF）算法。该算法通过引入时变渐消因子来实时调整状态预测误差协方差阵、量测预测误差协方差阵及状态预测误差和量测预测误差之间的互协方差阵,利用公式推导得出渐消因子实际上是对状态传播积分点和量测传播积分点进行渐消,进而达到实时调整滤波器增益矩阵的目的。并通过算法的机理分析和仿真实验表明FQKF算法具有强跟踪滤波器（STF）的优良性能,能够克服QKF算法的缺陷,对于无源传感器机动目标跟踪中系统的突变状态具有较强的跟踪能力,较QKF算法稳定性有所提高,并且计算量适中。     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。