Efficient and accurate online estimation algorithm for zero-effort-miss and time-to-go based on data driven method

This paper introduces a novel and efficient algorithm for online estimation of zero-effortmiss and time-to-go based on data driven method.Only missile-target separations are utilized to construct the estimation models, and a practical Fisher fusion algorithm is derived to acquire the estimates with high accuracy and computational efficiency.Further, the two parameters can be online estimated at a particular time.Meanwhile, the kinematics equations of the missile-target engagement are independent, and assumptions of the missile guidance system dynamics and behaviors of the missile and target are completely out of consideration.Moreover, the effectiveness and applicability are explicitly verified through various simulation scenarios.     

A multi-rate sensor fusion approach using information filters for estimating aero-engine performance degradation

Gas-path performance estimation plays an important role in aero-engine health management, and Kalman Filter(KF) is a well-known technique to estimate performance degradation. In previous studies, it is assumed that different kinds of sensors are with the same sampling rate, and they are used for state estimation by the KF simultaneously. However, it is hard to achieve state estimation using various kinds of sensor measurements at the same sampling rate due to a complex network and physical characteristic differences between sensors, especially in an advanced multisensor architecture. For this purpose, a multi-rate sensor fusion using the information filtering approach is proposed based on the square-root cubature rule, which is called Multi-rate Squareroot Cubature Information Filter(MSCIF) to track engine performance degradation. Soft measurement synchronization of the MSCIF is designed to provide a sensor fusion condition for multiple sampling rates of measurement, and a fault sensor is isolated by maximum likelihood validation before state estimation. The contribution of this paper is to supply a novel multi-rate informationfilter approach for sensor fault tolerant health estimation of an aero-engine in a multi-sensor system. Tests are conducted for aero-engine performance degradation estimation with multiple sampling rates of sensor measurement on both digital simulation and semi-physical experiment.Experimental results illustrate the superiority of the proposed algorithm in terms of degradation estimation accuracy and robustness to sensor failure in a multi-sensor system.     

基于UKF的大失准角船舶行进间对准技术研究

由于标准卡尔曼滤波只适用于线性系统,通常在SINS/GPS组合导航初始对准过程中,先通过基于惯性系的粗对准方法,将失准角转化为小量,然后再进行卡尔曼滤波精对准。由于杆臂效应,使用的基准信息存在一定误差,导致初始对准精度降低。因此,首先设计UKF的大失准角初始对准算法;其次将基准信息杆臂在UKF方程中建模,对杆臂误差进行补偿;最后通过仿真验证算法的可行性,并利用海试实验数据对UKF算法与传统动基座算法进行对比,实验结果表明该方法具有明显优势。     

GNSS卫星钟差估计与结果分析

探讨了GNSS卫星钟差估计的基本原理、处理方法及数据处理中的一些关键技术,利用全球56个IGS跟踪站的观测数据进行钟差估计,比较分析了钟差产品的精度与定位性能。以GPS系统解算结果为例,其钟差产品与IGS最终精密卫星钟差符合较好,精度优于0.04ns(约0.012m),多系统钟差解算结果互差优于亚纳秒级。基于钟差产品进行精密单点定位解算试验,试验结果表明,在定位收敛之后,静态PPP在东、北、天3个方向上精度为0.0582m、0.0466m、0.1188m;动态PPP在东、北、天3个方向上精度为0.0671m、0.0640m、0.3200m。定位结果与IGS最终精密钟差解算结果符合较好,表明两者之间差异较小,进一步验证了解算得到的卫星钟差产品的定位性能。     

最大熵分位值估计及其对偶型优化解法

针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型 逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式;在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型 逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点.      

基于滤波模型的航空制导弹药剩余寿命分布

如何更好地利用技术检测数据来预测航空制导弹药剩余寿命,这是弹药质量控制研究中的一个重要方向。利用动态主成分分析法提取了航空制导弹药状态检测参数主成分,解决了弹药检测参数冗余、相互关联的问题,为剩余寿命分布研究奠定了基础。基于滤波模型和威布尔分布以及正态分布,建立了航空制导弹药剩余寿命分布模型。通过实例,就能很好地将弹药剩余寿命分布与弹药故障联系起来,并动态掌握其剩余寿命分布情况。     

近地轨道卫星太阳电池阵功率衰减估计

针对LEO(Low Earth Orbit,近地轨道)卫星的太阳电池阵输出功率衰减问题,在分析卫星轨道半长轴、太阳入射角、日地距离等参数变化与影响的基础上,提出按照轨道衰减快慢来区分太阳活动高年与低年,进而通过区分高年与低年,再根据不同季节分别进行太阳电池阵输出功率的衰减估计,而无须做功率归一化。同时,重点关注了夏至前后的最低输出功率的衰减情况,以此作为在轨卫星长期管理中的能源参考,建立平均电流和功率衰减因子估计模型,并结合实际工程数据进行了衰减估计。结果表明,太阳电池阵输出功率的年衰减因子约为-0.012,年衰减率约为1.2%。该结果可应用于在轨卫星长期管理的遥测诊断辅助。     

基于加权多元线性回归的两步式时间同步算法

时间同步在通信、计算机、测控等网络中是一项重要技术。针对目标时钟在多同步源时的时间同步问题,从统计学中参数估计的角度建模,提出了一种基于WMLR (Weighted Multiple Linear Regression,加权多元线性回归)的两步式时间同步算法。此算法分为粗同步和精同步2个阶段,通过给不同的时间信息加权的方式提高同步精度,并且可以计算不同同步源之间存在的系统误差。结果表明,这一算法通过合理应用来自不同同步源的时间信息,可以提高时间同步的精度及稳定性。由于模型的普遍性,这一基于WMLR的算法也可以应用于其他类似的多源参数估计的场景中。     

连续分布百分位值和百分率的区间估计和假设检验

提出了一种对连续分布百分位值和百分率(或可靠度)进行区间估计和假设检验的理论与方法。并对Weibull分布、对数正态分布、极值分布等常用的两参数分布和三参数分布进行了详细讨论。该方法不仅适用于完全数据,而且还适用于不完全数据和无失效数据。     

整体式液体冲压发动机导弹一体化设计

整体式冲压发动机导弹一体化设计,是把导弹与整体式液体冲压发动机作为一个系统,以系统性能最佳为目标,同时优选导弹和发动机的参数,文中以中程超音速飞航导弹为算例,针对整体式冲压发动机的特点,研究了导弹/整体式冲压发动机的一体化设计问题。对总体参数和发动机设计参数在中、低空巡航两种情况下进行优选,使导弹的射程达到了最佳,并分析、探讨了为适应不同巡航高度要求,选择导弹和发动机参数的有关问题。