基于信息理论的INS／Vision相对导航系统可观测度分析

基于导弹编队协同作战的应用背景,提出了一种基于INS／Vision的相对导航方法。推导了领弹与从弹间的相对惯导方程,给出了使用视觉导航设备测量领弹与从弹间相对视线矢量的原理。用扩展卡尔曼滤波融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计相对位置、相对速度和相对姿态。用信息理论分析相对导航系统可观测度,给出随机变量的熵和共有信息的定义,将共有信息作为系统可观测度的衡量标准,分析了INS／Vision相对导航系统状态的可观测度,由此确定位置估计精度最高时领弹与从弹间的相对位置关系。仿真研究验证了相对导航方法的有效性和可观测度分析结果的正确性。     

基于固定阈值事件触发扩张状态观测器的多智能体协同目标环绕控制

针对复杂多扰环境下面向未知运动目标的多智能体对峙跟踪问题,提出了一种基于固定阈值事件触发扩张状态观测器(FTESO)的多智能体协同目标环绕控制方法.首先,建立了智能体与目标的相对运动模型,将目标加速度、模型非线性、环境摄动视为集总干扰,利用量测的相对位置信息构造可降低测量端状态更新频次的FTESO,以实现在非周期采样条...     

大时间常数传感器模型的在线辨识与补偿

温度传感器具有较大的时间常数，因而为温度的实时控制带来了极大的不便。本文针对具有较大时间常数铠装温度传感器的上述特点，提出了传感器模型的在线辨识，进而给出对大时间常数传感器进行在线补偿的方法。该方法适用于大时间常数的非温度传感器。     

一种基于Particle Filter的攻击目标高度估计算法

利用目标高度估计确定目标攻击要害点是精确制导武器信息处理中的一个重要内容。传统方法主要有直接利用几何方法估计和扩展卡尔曼滤波器方法,这两种方法精度都不高。Partic le F ilter是一种新出现的滤波方法,在解决非线性问题中得到了广泛应用。利用Partic le F ilter设计了一种新的目标高度估计算法。该算法通过贝叶斯递推方法,避免了在测量方程非线性很强的时候,扩展卡尔曼滤波器不合理的线性化所带来的误差。仿真结果表明,这种基于Partic le F ilter的目标高度估计算法提高了估计精度和收敛的鲁棒性。     

行人导航系统中的MEMS误差在线修正技术

在基于微惯性器件的行人导航系统中,陀螺仪和加速度计的偏移是降低系统定位精度的重要因素。传统的标定方法大多在实验室中进行,后续导航解算都是基于标定后的固定模型,然而MEMS器件长时间工作后,标定模型参数发生变化会导致系统导航性能下降。通过分析行人导航系统及MEMS器件的特点,提出了一种基于误差模型的MEMS器件参数在线修正方法。根据行人行走的特点,检测并区分行走过程中的可修正区间与不修正区间。在可修正区间基于逆向解算算法实现了对陀螺仪和加速度计零偏的在线修正,并提出了主航向反馈修正算法,提高了行人导航系统长时间导航性能。实验结果表明,40m行走实验中,系统定位精度提升了9.07%;300m行走实验中,系统定位精度提升了13.14%。     

Large scale structure of the universe

The current situation with the cosmological model and fundamental constants is briefly reviewed. Here, we concentrate on evolutionary effects of large-scale structure formation, in particular, the relationship with the quasar distribution and dynamics is discussed. We argue that groups of bright quasars with few or more than dozen of members within regions l _LS(100–150)h ^–1 Mpc found atz<2 may belong to concentrations of young rich clusters of galaxies, and thus be distant Great Attractors like the local GA or the Shapley concentration. These early large-scale galactic structures (i) provide a natural way to bias the distribution of Abell clusters, and (ii) suggest that the spectrum of primordial density perturbations is nearly flat on scales encompassing both the cluster and GAs,l=k ^–1(10,100)h ^–1 Mpc: _k ² k ³ P(k) k , =1 _–0.4 ^+0.6 , whereP(k) is the power spectrum of density perturbations.     

扩展内存在以PC机为基础的半实物仿真中的应用

PC机在控制系统半实物仿真中的应用受其系统内存的限制。本文提出了在基于 PC机采用 Borland C编译的半实物仿真程序中运用扩展内存的方法。本文研究了运用扩展内存的原理,并给出了应用实例。     

矢阵与四元数的关系及其在飞行力学中的应用

本文将矢阵引入到四元数的表示当中，首次提出了矢阵的四元数“圈积”的概念，并由此规定了关于四元数的扩展矢阵和扩展矢阵圈算子。在此框架下严密而系统地导出了四元数的常用关系。本方法概念清晰、形式化美、逻辑性强，具有理论和应用价值     

基于干扰补偿的航天器直接自适应模糊控制

带有活动式有效载荷和挠性附件的大型航天器在动力学上具有非线性、大挠性、强耦合等特点,这给控制系统的设计带来了较大难度。其突出特点是要求控制系统在控制量受限的情况下克服各种未知复杂干扰力矩的影响。本文针对这类大型复杂航天器,提出了一种基于直接型自适应模糊逻辑和干扰补偿的控制方法。在控制律的设计中,将自适应模糊系统直接用作系统的主控制律,利用扩张状态观测器对模糊系统的逼近误差和内外干扰力矩进行观测并予以实时补偿。仿真结果表明了方法的有效性。     

Robust extended Kalman filter with input estimation for maneuver tracking

This study investigates the problem of tracking a satellite performing unknown continuous maneuvers. A new method is proposed for estimating both the state and maneuver acceleration of the satellite. The estimation of the maneuver acceleration is obtained by the combination of an unbiased minimum-variance input and state estimation method and a low-pass filter. Then a threshold-based maneuver detection approach is developed to determinate the start and end time of the unknown maneuvers. During the maneuvering period, the estimation error of the maneuver acceleration is modeled as the sum of a fluctuation error and a sudden change error. A robust extended Kalman filter is developed for dealing with the acceleration estimate error and providing state estimation. Simulation results show that, compared with the Unbiased Minimum-variance Input and State Estimation (UMISE) method, the proposed method has the same position estimation accuracy, and the velocity estimation error is reduced by about 5 times during the maneuver period. Besides, the acceleration detection and estimation accuracy of the proposed method is much higher than that of the UMISE method.