基于双星定位系统和星敏感器的低轨卫星自主定轨方法研究

利用双星定位系统的两个测距信息外加星敏感器的测角信息,基于信息融合和信息守恒理论,采用联合推广卡尔曼滤波算法,对低轨卫星进行自主定轨仿真研究。计算结果表明,该方法可以显著提高定轨精度,达到低轨卫星自主定轨的精度要求。     

导弹敏捷转弯段的新型非奇异终端滑模控制

针对具有快时变性、不确定性、强非线性和系统初始状态远离平衡点等特点的敏捷导弹的直接力/气动力复合控制律设计问题,提出了一种新型非奇异终端滑模控制方法。为缩短到达平衡态的时间,设计了一种组合非奇异终端滑模面,提高了系统状态在滑模面上的收敛速度,设计了改进的变系数双幂次趋近律,提高了系统状态到达滑模面的速度,并利用扩张状态观测器实时估计系统内外扰动,消除了观测误差对系统造成的干扰,抑制了抖振。最后,证明了所提方法的有限时间收敛特性,通过仿真对比校验了所提方法的有效性。     

改进的推广KALMAN滤波器在导弹被动制导中的应用

本文研究将改进的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器应用于导弹被动制导问题。为了提高系统的可观性，我们采用一种双重指标来设计最优导引律。仿真结果表明，如何系统状态的均值较高，波动较小，那么ＭＥＫＦ的估计精度明显优于推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

立足服务地方经济加快发展职业教育——关于加强怀化市职业教育的调研报告

通过对怀化市职业教育情况的调查,了解了怀化市职业教育目前的基本情况,研究分析了职业教育中存在的问题,并对职业教育的发展提出了对策和建议。     

基于陀螺和四元数的EKF卫星姿态确定算法

为保证卫星姿态确定的高精度，利用星敏感器提供的姿态四元数，结合扩展卡尔曼滤波（EKF）对陀螺漂移和安装误差进行实时补偿。建立了滤波器数学模型，并通过数学仿真获得了算法的理论精度，同时分析了星敏感器安装误差对姿态确定的影响。     

基于星敏感器四元数的卫星角速度预测滤波算法

为在无陀螺或陀螺故障时可用星敏感器估计姿态角速度，在扩展卡尔曼滤波（EKF）和非线性预测滤波的基础上提出了基于四元数的卫星角速度估计算法，并给出了相应的模型。该算法对角速度建模精度的要求较低，无需卫星动力学方程，方法简单且易于实现。仿真结果表明，算法的精度较高。虽然仍受噪声和步长的影响，但相对基于EKF和最小模型误差的角速度估计算法，其性能改善较大。     

卡尔曼滤波器在战术导弹导航系统中的应用

研究了一种战术导弹的导航滤波器。在中制导段以地面雷达作为测量单元，应用最优估计理论，设计了被称为导航滤波器的广义卡尔曼滤波器，以便于提供目标的运动状态信息。建立了导航滤波器的数学模型，并进行了公式推导和数字仿真分析。仿真结果表明，该方案能有效地估计大机动目标的运动状态信息。     

朔月期间基于SEMOI的卫星自主导航方法研究

为解决朔月期的卫星自主导航,提出了一种利用日地月光学信息(SEMOI)的实现方法。利用朔月期卫星-太阳方向矢量与卫星-地球方向矢量间夹角,由迭代最小二乘法估计历元时刻的卫星定位数据,并以轨道预报方式实现卫星自主导航。给出了计算流程。仿真结果表明,该法的定位精度可满足民用卫星的导航要求。最后讨论了采样周期和敏感器精度等因素对定位精度的影响。     

EKF和UKF在INS/GPS组合导航中的应用分析

扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Un-scented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵。将EKF和UKF分别应用到INS/GPS系统的滤波中,仿真结果表明UKF比EKF更适合于在INS/GPS系统中使用。     

一种基于天文测速的火星捕获段天地联合导航方法

为提高火星捕获段探测器的导航精度,提出一种基于天文测速的天地联合导航方法。该方法在地面无线电测距、测速的基础上,引入探测器与恒星的视向速度作为新增观测量,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对探测器状态进行估计。理论分析与仿真结果均表明,与仅依靠地面无线电导航相比,采用基于天文测速的天地联合观测导航方法能有效提高探测器的位置与速度估计精度,且导航精度的提升效果与马尔柯夫最优估计理论的预测值有较好的吻合度。当天文测速精度与地面测速精度相当时,位置估计精度较地面无线电导航提高了近一倍。