再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于事件的EMR遥操作自适应规划与控制方法

提出了基于事件的舱外自由移动机器人 (ExtravehicularMobileRobot,简称EMR)系统在任务空间内的自适应规划与控制方法 ,使系统具有处理突发事件和不确定事件的能力 ,同时提高了系统的自主性和适应能力 ,增强了遥操作的安全性 ,仿真证明了该方法的正确性和有效性。     

基于地磁场模型修正的自主定轨

地磁场模型存在的误差是磁测定轨精度较低的主要原因之一,为提高自主定轨的精度,本文采用扩展卡尔曼滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法,以磁强计及星敏感器输出信号为测量信息,对卫星的位置及速度信息进行了估计,并对地磁场模型中几个重要的高斯系数进行了估计与修正。最后给出了数学仿真算例。     

弹性体运载火箭建模及控制器设计

考虑运载火箭飞行过程中的弹性振动特性,对运载火箭进行全量动力学建模以及控制器设计。首先将运载火箭考虑为一维梁模型并建立全量动力学模型,分别引入自适应滤波姿态控制算法和H_2范数鲁棒增益调度控制算法设计控制器。仿真结果表明:在考虑舵机非线性情况下两种控制方法均能够满足精度要求,在具有较大外部扰动情况下,鲁棒增益调度控制算法相较于自适应滤波算法具有较强的鲁棒性。     

ABORT-like detector to combat active deceptive jamming in a network of LFM radars

This paper studies an electronic counter-counter measures (ECCM) scheme combating against deceptive electronic counter measure (ECM) techniques.An adaptive detector exploiting generalized likelihood ratio test (GRLT) criterion is applied to detect the presence of deceptive jamming in fractional Fourier transform (FrFT) domain.First,the generating mechanism of spurious frequencies is analyzed based on the Volterra serial.The proposed nonlinear distortion model based on power amplifier behavior is robust in distortion analysis when the memory effect is considered.Second,a modified adaptive beamformer orthogonal rejection test (ABORT) like detector in closed form is built.The proposed detector can discriminate the echo and deceptive jamming adaptively by exploiting primary data and secondary data.This ECCM scheme is capable of guaranteeing the performance without the restriction of orthogonality,which is essential for the ABORT detectors.The expansion to radar network is discussed as a special case at the final part of this paper.Numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

MEMS陀螺静态误差补偿方法研究

针对典型MEMS陀螺静态误差大、 影响工程上使用的难题,提出基于时间序列模型的Kalman滤波方法.通过对典型MEMS陀螺数据进行分析,提取其趋势项,进行周期检验与相关性分析,建立时间序列模型;针对建立的时间序列模型,提出利用Kalman滤波方法,消除零位不稳定性.仿真及试验结果表明,该解算方法能够有效补偿MEMS陀螺静态误差,显著提升其静态指标.     

间断制导下的反辐射无人机被动定位算法研究

目前,有关被动定位算法的研究多是在测量信息连续的情况下展开的,对于测量信息间断情况下的滤波鲜有涉及.针对该问题,以反辐射无人机为研究对象,提出一种基于卡尔曼滤波的间断制导下的被动定位算法,并通过仿真,验证了该方法的有效性.结果表明:提出的新方法能够用于间断制导下的被动定位,且具有一定的定位精度.     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。