无人直升机控制动态特性的频域辨识建模方法

利用扫频试飞技术获取了某无人直升机在悬停工作点附近的舵机输入和直升机动态输出数据，利用组合窗频谱分析的方法获取了直升机横滚通道与俯仰通道动态的频率响应特性，利用加权拟合的方法获取了各自的传递函数。和实际飞行数据进行的比较表明，模型有相当的准确性。可以用于直升机增稳系统的控制设计。     

导弹发射车模型组合结构动力学试验与分析

本文通过对导弹发射车组合结构的动特性分析，试图探索一套针对大型复杂结构的组合结构动力学试验与分析技术。即以部件有限元动态分析和部件试验模态为基础进行部件试验／分析联合建模，在得到相对精确的部件数学模型后，以实用完备模态空间技术进行自由界面组合结构动特性分析。本文以导弹发射车组合结构为应用实例，验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

序列图像中直线边缘快速提取和匹配

针时飞行器视觉导航等实时性较强的应用,给出了一种在航空序列图像中进行直线边缘快速提取和匹配的方案。在提取直线边缘时,运用了当前速度较快的邻接元素标记方法,从而提高了直线边缘提取速度。而在时直线边缘进行匹配时,给出了一种分三步走的方案,并提出了一种能够有效降低噪声影响的度量方式。首先选择3条直线边缘作为参考模型,在直线边缘的方向、位置以及物理特性的约束下构建候选匹配基,然后在基于矢量技术的基础上确定与参考模型基相对应的匹配模型,在此基础上再确定其他直线边缘之间的对应关系。试验结果表明,本文的直线边缘匹配方法比现有的方法速度提高了30倍以上,能够有效地满足一些实时性较强的应用。     

调频多工数据传输技术在交通诱导系统中的应用

针对我国智能型交通的现状,提出了基于调频多工数据传输技术的交通诱导系统.本文在分析研究RDS-TMC技术的基础上,设计了利用RDS技术传输实时交通信息的车载动态导航装置,并介绍了该装置的主要功能模块.在实验室条件下进行了测试,证明设计可行,运行可靠.     

非合作目标交会相对导航方法研究

本文对一类非合作目标交会的相对导航问题进行了研究。基于近圆轨道上运行的非合作目标航天器初始轨道、追踪航天器在惯性空间的瞬时位置及追踪航天器到目标航天器的视线仰角和方位角等信息,文章从相对距离和相对姿态的确定及相对导航滤波器的设计三方面入手,提出了相对位置和相对速度等相对导航参数的获取方法。数学仿真验证了该方法的有效性。     

天地往返可重复使用运载器再入飞行GNC系统关键技术

天地往返可重复使用运载器(RLV)在未来天战中将扮演重要角色。目前各军事大国围绕RLV的关键技术开展了广泛深入的研究。再入飞行是RLV飞行任务的重要阶段,而制导、导航与控制(GNC)系统则是RLV的核心系统之一,是RLV再入飞行的“脑系统”。本文分析了RLV在再入飞行阶段GNC系统的任务要求,明确其体系结构,分析GNC系统存在的问题,给出了深入研究GNC系统需要解决的关键技术和进一步研究的方向。     

基于捷联惯导高保真误差模型的非线性滤波算法

针对捷联惯导系统在大姿态误差条件的对准问题,推导了高保真非线性误差模型。该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用与导航解算相同的姿态更新算法准确描述了姿态误差的传播规律。利用该模型设计了扩展卡尔曼滤波器,并以二位置对准为例,比较该模型与线性模型和大方位误差模型的滤波效果。仿真实验结果表明在小角度误差和大方位误差条件下,基于高保真模型的滤波器估计精度都优于其它两种模型,且在大水平姿态误差条件下滤波精度也很高。     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

全球星摄动运动及摄动补偿运控策略研究

绕地卫星摄动运动是导致星座设计构型发散的主要因素,摄动补偿轨道控制是维持全