车辆行进中的SINS动态对准技术

研究了车载捷联惯性导航系统（SINS）行进中的动态对准技术。以磁力计和全球定位系统（GPS）为外部传感器,分析了SINS/GPS/磁力计组合导航原理,建立了车载SINS行进中的动态对准模型。基于该模型,讨论了动态对准技术研究及系统可观测性,用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）方法进行状态的最优估计。仿真结果表明：当只有GPS提供外部参考信息时,系统不是完全可观测,而加入磁力计的信息后,系统变为无条件可观,保证了滤波的收敛性能和精度;改变车辆运行轨迹也能改善系统的可观测性,在特定的运行轨迹下系统为完全可观。     

基于伴随理论的Spread-F最优初值扰动提取研究及数值模拟

通过讨论Spread-F扰动初值对于研究R-T不稳定性的必要性,分析初值扰动提取在人工诱导电离层方面的重要作用, 首次提出了应用伴随理论将电离层不稳定性基本方程与Spread-F观测资料相结合提取其扰动初值的方法. 推导了电离层不稳定性方程的伴随模式并进行数值模拟实验, 结果表明电离层不稳定性方程能够较好描述 Spread-F的发展过程; 伴随模式在利用不同迭代初值以及不同时刻观测资料进行反演时, 均能得到较为理想的结果, 表明利用伴随模式反演电离层 Spread-F初始扰动是可行的.      

动基座条件下舰载机快速传递对准方法研究

为了研究海况与航母机动方式对舰载机捷联惯导快速传递对准的影响,以姿态误差角为研究对象,建立了惯导系统的比力方程和姿态微分方程。从误差传播机理出发,详细推导了速度匹配和速度加姿态匹配的误差模型,然后用卡尔曼滤波算法进行仿真分析。仿真结果表明,航母有一定摇摆幅度更有利于舰载机进行速度匹配或速度加姿态匹配;典型海况条件下,航母的机动方式对速度匹配传递对准方式影响较为明显。     

不同重力环境下空间机械臂神经自适应鲁棒控制

针对空间机械臂从地面装调到空间应用过程中重力项的变化问题,提出了一种神经网络自适应鲁棒补偿控制策略用于空间机械臂的末端控制,从而实现在地面重力环境下装调好的空间机械臂在空间微重力环境下实现在轨操控任务。通过神经网络在线建模来逼近系统模型中变化的重力项,逼近误差及系统的不确定性通过自适应鲁棒控制器来补偿。该控制策略不依赖于系统的模型,避免了回归矩阵的复杂计算及未知参数的估计,降低了计算量。基于李亚普诺夫理论证明了闭环系统的渐近稳定性。仿真结果表明该控制器对不同重力环境下空间机械臂的末端控制均能达到较高的控制精度,具有重要的理论研究和工程应用价值。     

弹载SINS四元数模约束下滤波空中对准

针对弹载SINS/GPS系统的空中对准,提出一种四元数模约束条件下的非线性滤波初始对准算法。首先,利用坐标变换和四元数姿态描述,将传统的强非线性滤波对准问题转化为一个二阶弱非线性滤波问题;其次,采用二阶扩展卡尔曼滤波（EKF）对二阶非线性部分进行处理,得到一种简洁的滤波对准方案;最后,推导了四元数模约束条件下滤波算法的最优实现,及反馈四元数估计结果时的闭环滤波形式。利用车载MEMS IMU/GPS系统,进行了初始对准的地面试验,结果表明,在车辆弱机动条件下,对准算法能够实现姿态和惯性器件误差的快速估计,实现惯导系统的对准。     

箭载捷联惯性导航系统初始对准技术研究

为同时提高运载火箭捷联惯导系统(SINS)的对准精度、缩短对准时间，采取经典的粗对准与精对准两步对准法。在粗对准阶段，由惯性仪表的测量信息解析计算惯测组合坐标系到数学平台系的角位置关系，建立初始方向余弦矩阵Cb^n；在精对准阶段，采用四元数法推导出激光陀螺SINS数学平台角误差和速度误差方程。并以此建立初始对准误差模型，采用卡尔曼滤波(KF)进行精对准。数字仿真结果表明该模型有效，能满足初始对准精度和对准时间的要求。     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。     

基于支持向量机的惯导初始对准系统

针对平台式惯导系统的初始对准 ,提出了基于支持向量机 (SVM)网络的滤波器 ,并将其用于惯导初始对准中 ,代替初始对准系统中的闭环Kalman滤波器 ,可以确保系统的误差状态始终为小量 ,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能 ,并将其与神经网络滤波器、闭环Kalman滤波器进行对比。仿真结果表明 ,采用SVM网络滤波器简化了系统运算的代数结构 ,提高了系统状态估值运算的实时性 ,而对准系统的精度又与采用闭环Kalman滤波器的精度相当 ,并且SVM网络克服了神经网络的不足。     

提高碳/碳复合材料抗氧化性能的一种新途径

提出了由本身材质提高碳／碳（简称Ｃ／Ｃ）复合材料抗氧化性能的新途径，即在坯体中添加陶瓷微粉与石墨粉的混合物，用快速化学气相沉积工艺制成Ｃ／Ｃ复合材料。结果表明：制备的材料不仅氧化失重率小、氧化起始点高，而且致密。确定了其优化配方。分析了这种材料的抗氧化机理。