基于微波调控的离子推力器数字反馈控制研究

空间引力波探测卫星平台对微推力器提出了“快响应、低噪声、高稳定性”等多重性能指标,针对传统开环运行的推进系统难以满足高精度性能的问题,以推力估计准确度高、可控性强等主要特性的微型微波离子推力器为研究对象,采取微波调控策略,并通过模拟电路、数字控制技术相结合的精密反馈控制方法,实现了15ms快响应、10^-3～1Hz频段噪声小于0.1μN/Hz^1/2的推力输出指标。研究表明：与开环调节相比,反馈控制能有效抑制器件温漂及推力器复杂耦合等工作特性带来的各种噪声及扰动,且本文所采用的抗混叠滤波器方案能有效抑制数控过程中高频数据在低中频段的折叠,从而提升推力噪声指标。     

闭环集成光陀螺中FIR滤波器的设计和应用

为提高闭环集成光陀螺中电路的性能,提出了采用现场可编程门阵列器件(FPGA)实现有限冲激响应(FIR)数字滤波器的方案,并给出了一个8阶低通FIR数字滤波器的FPGA流程、算法的设计及其实现。仿真和测试结果表明,所设计的滤波器电路工作正确可靠,满足设计要求。     

一种星间相对状态估计方法

编队自主导航是实现分布式遥感系统星间协同观测的基础。为实现分布式遥感系统星间相对状态的精确确定,提出一种基于MEMS激光雷达与纳型星罗盘的星间相对状态估计方法。借助相对姿态、轨道运动学方程建立了星间相对状态的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决了MEMS激光雷达测量与参考航天器姿态耦合的问题,并利用预定入轨参数及高精度轨道外推(HPOP)对方法进行仿真校验。结果表明,该方法具有可行性和实用性,估计精度满足分布式遥感任务需求,能够较好解决中远距离星间相对状态估计问题。     

基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无电流传感器预测控制

针对永磁同步电机(PMSM)因过电压、过电流及误操作等容易造成电流传感器故障,影响PMSM的控制精度的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的PMSM无电流传感器预测控制算法。对于PMSM,通常需要两个电流传感器来采集定子电流信息,所提方法通过扩展卡尔曼滤波估计定子电流代替电流传感器。通过基于扩展卡尔曼滤波的PMSM无电流传感器预测控制算法与常规有电流传感器在线变速和变载仿真对比得到,所提方法具有和有电流传感器相同的控制性能。参数鲁棒性仿真表明,所提方法具有较强的参数鲁棒性,能够满足实际控制需要。     

基于联邦 UKF 的多机协同无源定位

为提高多机协同无源定位的精度和速度,同时满足应用性强的要求,提出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)联邦滤波算法的纯方位无源定位技术。核心思想是利用联邦滤波算法去解决各子滤波器滤波结果的全局最优融合问题;利用UKF算法去消除非线性状态方程或量测方程中的高斯噪声,从而实现多机协同对目标辐射源的高精度无源定位。仿真结果表明,该算法可行性强,定位精度高、速度快,具有很高的应用价值。     

小波分析在GPS卫星故障检测中的应用

目前基于扩展卡尔曼滤波的残差卡方检测法已在接收机自主进行GPS卫星故障检测方面得到广泛应用,但该方法存在依赖系统数学模型、检验延迟等问题。文章提出一种基于小波分析的GPS卫星故障检测法,利用小波分析在时频域表现出良好的细节处理特性,将GPS接收机的可测数据即伪距观测数据和位置定位数据作为处理对象,进行多尺度下的分析,通过识别异常点来判断故障的发生。仿真结果表明,该方法具有高效灵敏、简洁直观、易于工程实现等特性,有助于保证导航系统的可靠性和稳定性。     

低成本IMU／GPS组合导航系统研究

ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统已在一定领域得到应用,而ＩＮＳ昂贵的价格限制了它的广泛应用,本文采用低成本惯性测量组件（ＩＭＵ）设计了低成本ＩＭＵ／ＧＰＳ组合系统的硬件和相应的软件,进行了静态实验和数据处理,系统的俯仰角和横滚角误差均小于０．２°,实验结果表明,低成本组合系统的性能较好,而其性能价格比更高。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现.研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪.该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响.通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值.     

双星编队对空间非合作目标的仅测角跟踪方法

针对单星仅测角对目标跟踪误差较大和不良测量条件下跟踪精度下降的问题,提出利用编队卫星对非合作目标进行联合跟踪的方法。采用考虑地球非球形J2引力摄动的轨道动力学模型,建立多视线测量模型,融合编队卫星对目标的观测数据。然后,基于新息设计增益调节矩阵提高滤波器在测量故障条件下的鲁棒性。最后,建立仿真模型进行验证。仿真结果表明,相比单星跟踪,该方法的位置误差和速度误差分别减少了27.06%和26.96%。在系统存在异常量测时,相比常规滤波,该方法也具有更高的精确性和更好的鲁棒性。     

轨道机动过程中推力加速度的在线最小方差估计

定位和跟踪空间机动目标时,对目标运动建模受发动机推力的不确定性影响,通过统计处理离散的雷达观测数据实时估计发动机的推力,进而定位和跟踪机动目标便是本文所要研究和解决的问题.本文在地心惯性系建立了常推力轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型,机动过程中质量秒耗量和排气速度作为表征轨控发动机推力的两个近似常量,应用扩展卡尔曼滤波对离散雷达测量数据进行序贯统计处理得到发动机推力的最小方差估计;文中详细地给出了线性化量测模型的变分方程和观测矩阵;仿真结果表明该算法能快速、准确地在线估计轨控发动机的等效推力.