基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

一种GNSS双频信号跟踪的新方法

在双频接收机双频L1辅助L2跟踪方法基础上提出一种GNSS双频信号载波和差联合跟踪新方法。该算法能够克服传统的L1辅助L2跟踪方法L2信号能得到L1信号辅助信息、而L1信号得不到L2信号任何辅助信息的固有缺点。仿真结果表明：该和差联合跟踪方法相比传统的双频信号跟踪算法能够耦合双频信号实现其相互辅助跟踪,具有提高GNSS双频信号的跟踪稳健性和灵敏度等优点。     

欠驱动航天器编队重构的切换神经网络控制

针对圆轨道欠驱动航天器编队重构问题,将传统的自适应神经网络控制器和自适应滑模控制器相结合,设计了一种切换神经网络控制器,用以跟踪由伪谱法求解得到的航天器编队重构的最优开环控制轨迹。自适应神经网络控制器在活跃区域内工作,利用径向基神经网络(RBFNNs)近似动力学系统中的不确定项,自适应滑模控制器在活跃区域外工作,利用自适应律来估计近似误差上界,并采用李雅普诺夫方法证明了闭环系统稳定性。数值仿真结果表明切换神经网络控制器可在欠驱动条件下实现编队重构,与线性滑模控制器相比,实现了控制器快速、高精度、强鲁棒等控制性能。     

近地轨道航天器编队仅测距相对导航方法

针对地球中高轨道卫星导航信号不可用或不可信赖情况下的航天器编队自主相对导航问题,提出一种基于星载数据链仅测距的航天器相对导航新方法。首先,在地球非球形J2引力摄动条件下建立适用于椭圆轨道的线性化相对运动动力学模型,并建立基于星载数据链的飞行时间测距模型。然后,通过理论推导与数值仿真结合的方式对建立的仅测距相对导航系统进行可观测性分析,得出至少存在三种镜像模糊轨道的结论。接着,建立可用于提升系统可观测性的几何拓扑一致性约束模型,设计基于一致性无味卡尔曼滤波的分布式估计策略,并研究对应的相对导航误差传播规律。最后,通过标准蒙特卡洛打靶对所提算法进行仿真校验。仿真结果表明,相比于Tschauner Hempel(TH)动力学模型,利用建立的J2摄动相对运动动力学模型设计的仅测距相对导航系统能达到更高的相对导航精度,一致性无味卡尔曼滤波算法也能够有效提高编队导航的可观测性。     

面向GEO目标的快速在线在轨服务任务规划

针对地球同步轨道多对多在轨服务任务规划问题,提出了一种基于拍卖算法和先验知识的改进启发式拍卖算法(IHAA)。首先,建立了基于Lambert变轨的任务规划问题表征,设计了给定变轨时长约束下的快速燃料最优估计策略。其次,针对考虑J 2摄动影响的航天器在轨服务规划问题,提出了一种基于拍卖算法的快速求解流程。其中,为确定每一轮拍卖算法任务列表,提出了基于变轨先验知识的目标优先级排序启发式策略,实现了快速的服务时序确定方法;此外,为减少因部分航天器服务能力低导致的分配失败情况,设计了一种基于失败任务再分配的重拍机制。最后,将所提算法与遗传算法、模拟退火算法进行了对比,结果表明IHAA可以快速给出相对适应度较高的规划结果,可用于突发事件星上在线自主规划,亦可提供优化算法初值以提升规划效率。     

基于代理模型的运载器头罩外形优化设计

引入Kriging代理模型,选取若干不同头罩外形的运载器,进行气动性能分析,利用运载器气动性能参数作为拟合样本建立代理模型.以具有足够精度的代理模型替代CFD分析,发展了一种基于代理模型的运载器头罩外形优化设计方法.在马赫数为3、飞行攻角为3°、飞行高度为8km条件下,利用该方法对运载器进行最小阻力系数、最大纵向压心系数的单目标优化和综合考虑上述2个目标的多目标优化.结果表明:2个目标存在冲突,为同时兼顾减小阻力和增强纵向稳定性,必须对运载器头罩外形进行多目标优化,得到的外形阻力系数减小了1.95%,纵向压心系数增大了5.93%,采用基于代理模型的优化设计方法能在保证精度条件下有效提高计算效率.      

基于Taguchi方法的转子系统动力学容差设计

提出了基于Taguchi方法的转子系统动力学容差设计理论.从结构的动力响应要求出发,以Taguchi方法为基础,对结构的制造及装配容差进行动力学容差设计,减小结构在制造过程的设计参数不确定和安装工艺不确定影响下其动力响应的波动.该设计过程为:①通过正交试验及方差分析完成参数设计,初步确定符合要求的参数设计值组合;②确定容差设计的初始设计值及初始设计范围,确定目标函数,形成多目标优化问题;③利用遗传算法对多目标优化问题进行解算,得到容差设计结果.对某型双转子航空发动机具有初始不平衡量轮盘的安装工艺进行了容差设计.设计表明:具有初始不平衡量的轮盘在装配时通过控制不平衡量的幅值及相位角差的搭配可有效降低支承振动响应,设计后支承最大振动响应合格率由17.7%提高至97%,验证了该设计理论的可行性.     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

基于改进遗传算法的燃气轮机自适应建模

综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好.