基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

基于纯比例导引的拦截碰撞角约束制导策略

拦截碰撞角约束制导是当前导弹制导研究的关键问题之一。首先基于理想比例导引（IPN）律拦截非机动目标的解析解,推导了纯比例导引律（PPN）拦截固定目标的解析解,得到了弹目相对距离、制导指令加速度和导弹前置角的显示表达式,并进一步得到了拦截碰撞角与弹目相对运动状态和比例导引系数之间的解析表达式。其次,基于该解析表达式,提出了基于PPN的拦截碰撞角约束制导策略（PPNIACG）,并探讨了在铅垂面内进行落角约束打击和水平面内进行拦截碰撞角约束打击的2种实现方式。最后,以弹道成型制导律（TSG）和最优碰撞角约束制导律（OIACG）为参考,通过数值仿真算例,对PPNIAC的拦截性能进行了对比分析,验证了所提出制导策略的有效性和正确性。     

面向一体化计算的整体式液体冲压发动机建模及性能评估

为发展冲压发动机性能工程预估方法,建立了面向一体化计算的整体式液体冲压发动机性能计算模型,并使其兼容基团贡献算法,提高了拓展性。利用模型分析了冲压发动机在攻角0°～6°、高度0～18km、马赫数2.0～3.5、余气系数1.0～2.9范围工况多维度连续变化下,比冲、推力系数和燃油质量流量的速度-高度特性、高度-节流特性、节流-速度特性以及攻角特性。研究结果表明:性能计算模型可在一体化计算条件下、基团贡献算法允许范围内,不依赖试验数据对冲压发动机性能预估,计算结果与技术参考值相比相对误差均小于14%。推力系数和比冲具有基本一致的速度-高度特性和相似的高度-节流特性,受燃气组分影响,推力系数和比冲的节流-速度特性差异明显。燃油质量流量的变化规律不同于比冲和推力系数,在进入平流层后呈现折缓趋势,而呈现连续性,速度越大、高度越低、余气系数越小,燃油质量流量越高,反之则越小。引入攻角以后,攻角越大,比冲和推力系数越低,进气道起动马赫数越高;攻角-起动马赫数曲线小范围内近似线性,攻角超过5.6°非线性加剧。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

UKF方法在脉冲星自主导航中的应用

针对X射线脉冲星自主导航中的非线性系统滤波问题,将无迹卡尔曼滤波方法应用于自主导航计算过程中。首先,在简述脉冲星导航可行性的基础上,研究了脉冲星自主导航系统的基本原理和实施方案。然后,根据牛顿二体引力模型构建了航天器运动状态方程,根据脉冲到达时间模型建立了系统观测方程,并对二者进行了误差分析和建模。最后,将UKF算法应用于航天器自主导航过程中,仿真结果表明该方法能够实现航天器自主导航信息的解算。     

基于折射方向矢量的地球卫星星光折射导航新方法

在星光折射导航中,星光折射视线包含星光折射的大小和星光折射方向两种折射信息,传统的星光折射导航量测量只利用了星光折射大小的信息。但实际上,星光折射方向也是卫星位置矢量的函数,含有卫星位置的重要信息。针对上述问题,提出了一种同时使用两种折射信息的星光折射导航新方法,该方法以星光折射方向矢量为量测量。详细介绍了基于折射方向矢量地球卫星星光折射导航方法的量测量的获取和量测模型的建立,同时对不同影响因素对导航系统性能的影响进行分析。仿真结果表明,该方法的导航精度优于折射视高度和星光折射角两种传统的星光折射导航量测量。     

智能天地一体化网络的卫星跟踪测控技术综述

随着卫星互联网和我国航天测控技术的不断进步,航天测控网络朝着智能化、一体化的方向发展,在自主测控、资源分配等方面进展良好。因此,建立智能天地一体化的航天测控网是我国航天未来发展的重要目标。针对智能航天测控网中的跟踪测轨、遥测和遥控三个方面,分别介绍了相关原理与技术。同时,结合CCSDS提出的空间数据链路标准协议详细介绍了TM、TC、AOS、Proximity-1以及USLP标准,分析了不同标准所使用的技术与实际应用。本文从数据链路层和物理层的角度介绍了智能航天测控系统的工作原理及技术要求,为我国智能天地一体化卫星测控通信网的研究提供参考并予以展望。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

国内外行星表面巡视器自主导航技术研究

作为航天技术发展的前沿和趋势,深空探测是人类历史上最为复杂的系统工程之一.星球巡视器是在星球表面移动作业的无人探测系统,能够对星球表面进行大面积、近距离和接触式的考察,是地外星球着陆探测作业的主要手段.星球巡视器导航技术是研究星球巡视器的关键技术之一,其导航自主性能直接影响星球探测计划能否顺利进行.本文首先概述了星球巡...     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。