多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

电子设备可靠性预计参数综合分析方法研究

如何调整元器件的参数以满足可靠性要求并达到最佳的效费比?传统的方法是绘制故障率随单个预计参数变化的曲线，然后根据变化的趋势分别进行调整，但该方法很难直观地反映出多参数对故障率的综合影响，为了达到优化的目的，设计人员需要根据经验反复地调整各类参数。为此，本文结合电子产品可靠性预计软件，给出了直观分析各参数对电子设备可靠性预计结果综合影响的方法。     

熵理论在组合导航系统信息结构中的应用研究

组合导航就是采用多个导航传感器,通过信息融合技术,对测量结果进行重新整合。本文以亚音速飞行器为背景,通过对组合导航系统熵的结构进行研究,分析了组合导航系统的信息结构。结果表明,组合导航系统的最优控制规律等效于导航系统的最大熵原理。     

基于随动平台的天文-惯性复合制导系统在弹道导弹上的应用研究

详细介绍了基于随动平台的天文-惯性复合制导系统的原理。研究了随动平台跟踪星体的机理；推导了控制随动平台转动所需的计算公式；讨论了星体跟踪器对平台误差角的观测过程；导出了星体跟踪器的测量输出与平台误差角之间的数学方程。仿真结果表明，天文-惯性复合制导系统可以有效地修正导弹的初始定位定向误差及初始对准误差。该系统精度高，可行性强，特别适合在机动发射的弹道导弹上使用。     

强约束条件下星座一体化优化设计方法研究

针对星座构形一体化设计时，由于约束条件复杂而导致求解困难的问题，提出了自适应序列约束边界法和约束邻域排斥策略，以进化算法为基础构成了星座构形一体化优化设计方法。应用此方法进行了全球导航星座构形一体化优化设计，设计结果表明该方法能够高效解决综合考虑多种设计因素、具有离散／连续混合变量、无导数信息的星座构形一体化优化设计问题。     

基于神经元的容错组合导航系统设计

本文讨论了容错组合导航系统中的多传感器信息融合问题，提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验，验证了这种方法的可行性，并分析了该研究领域所存在的问题，提出了可能解决的技术途径，并预测了未来的发展趋势。     

基于避障伪距离的自由漂浮空间机器人规划跟踪一体化控制

针对自由漂浮空间机器人(Free Floating Space Robot,FFSR)的避障规划与控制问题,提出一种FFSR的避障规划-跟踪一体化控制方法。首先,基于障碍物伪距离技术,采用FFSR逆几何模型求解期望末端位姿下的连杆伪距离估计值,进而通过求解非线性优化问题,获得FFSR避障期望轨迹。其次,将全局轨迹规划与局部在线避障相结合,辅以离散状态黎卡提方程（DSDRE）控制方法实现FFSR的避障规划-跟踪一体化控制。最后,采用6R空间机器人模型验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,该方法能够实现FFSR的避障控制,有效克服了传统FFSR控制中末端轨迹规划与控制相分离的问题,提高了FFSR的环境适应性。     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.     

卫星星座整网轨道确定分析与仿真

编队飞行的卫星或卫星星座对轨道确定自主性和精度提出了较高要求。针对这个问题,通过建立星座的轨道动力学模型和星间观测的测量模型,将星座中的星间观测数据和地面观测数据融合起来,将待估的卫星轨道参数和部分动力学参数进行适当的分类,研究卫星星座整网轨道确定的新方法,并在理论上分析了整网定轨方法能提高定轨精度的原因;最后采用自主开发的卫星星座整网轨道确定软件进行了仿真计算。计算表明,该方法能有效地减少对地面站的依赖,并较大幅度提高定轨时卫星绝对位置和相对位置精度。