Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm

Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system. By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method, a new estimating method is proposed. First the nonlinear vehicle dynamics system, containing inaccurate model pa rameters and constant noise, is established. Then a dual unscented particle filter （DUPF） algorithm is proposed. In the algorithm two unscented particle filters run in parallel, states estimation and parameters estimation update each other. The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter （UKF） and dual extended Kalman filter （DEKF）, and it also has good capability to revise model parameters.     

基于无速度测量的无拖曳卫星自适应控制方法

为了实现无拖曳（Drag Free）卫星中卫星本体对内部质量块的高精度跟踪,首先推导了近地环境下卫星与质量块的相对运动动力学方程,并分析了影响二者相对运动的主要干扰源。针对位移模式单质量块Drag Free卫星只能获取质量块与卫星相对位置测量,设计了自适应控制器,适用于卫星质量和空间干扰为定常或慢变未知量的情况,且在卫星质量和外部干扰为未知常值的假设下,控制器能够保证卫星对质量块跟踪误差的全局渐近收敛。最后给出了仿真场景以说明本文方法的有效性。     

卫星通信频谱监测中的一种形态学滤波预处理方法

针对卫星信号监测中监视频带宽、背景噪声非平坦造成的信号漏检和误检的问题,结合卫星通信信号的特点提出了一种频谱校正的新方法。该方法将接收的频谱信号视为一维灰度图像,通过改进的形态学滤波检测法,估算出信号中非平坦的背景噪声基底,利用估计的噪声基底完成对原频谱信号的修正,可提高信号检测的准确性。仿真结果表明,该方法降低了信号带宽对传统形态学滤波中结构元素长度选择的影响,计算量小,能高效地实现非平坦频谱信号的底噪校正。     

基于低轨预警卫星测量数据的弹道重构与选星算法研究

在低轨天基预警卫星(STSS)24星构型配置条件下,对弹道导弹ICBM全程飞行过程中可见预警卫星数多于2颗,用最小二乘几何弹道一次定位及扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,提出了基于观测噪声估计方差最小的可见星最优选星原则。仿真结果表明:与不进行选星方式相比,用该选星原则进行弹道导弹弹道重构计算可满足在最小限度占用监视预警卫星资源条件下,获得更高的弹道重构精度。     

固体火箭发动机喷流中电子密度的实验研究

研究如何利用固体火箭发动机工作产生的非均匀等离子体喷流流场,改变飞行器的目标光电特性是导弹等飞行器突防的一个重要课题.对此进行了一些初步的探索性实验,获得了两种不同固体火箭发动机喷流流场电子密度的有关数据,其中双基推进剂约为109cm-3量级,复合推进剂10^10～10^11cm^-3量级.试验表明,将固体火箭发动机作为等离子体发生器是一种行之有效的方法,可以获得需要的电子密度值.     

基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法

空时自适应处理(STAP)是机载预警雷达抑制杂波和干扰的一项关键技术,而多普勒三通道联合自适应处理(3DT)是适合工程实现的降维(RD)STAP方法。STAP目标检测后还需进一步估计目标的角度参数,因此将自适应单脉冲(AM)技术引入3DT,提出了一种高精度联合估计目标速度与方位空间角的空时自适应单脉冲算法。理论分析与仿真实验结果表明,当目标多普勒频率偏离检测多普勒单元中心频率时,该算法能同时减少目标多普勒跨越损失和空时导引矢量失配损失,进而提高输出信杂噪比(SCNR),改善目标测角精度。     

机器人在轨装配无标定视觉伺服对准方法

针对在轨装配过程中机器人"手眼"关系无法进行有效标定及机器人系统和被操作物惯性参数不定的情况,在传统的无标定视觉伺服基础上设计了深度估计器,基于机器人和图像运动的测量数据在线估计目标特征的深度值,并在机器人关节控制环中设计滑模控制器实时控制机器人关节运动,根据反馈图像信息纠正系统误差完成对准跟踪,通过仿真验证了方法的有效性。所提的无标定视觉伺服对准方法使机器人在装配过程中免去了复杂的"手眼"关系的标定程序,克服了机器人系统及被操作物惯性参数不确定性给装配精度造成的影响,提高了"手眼协调"的鲁棒性,保证机器人能够在复杂的太空环境下完成在轨装配任务。     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

基于EMT采用FEM研究含裂纹介质中弹性波传播机制

了解和掌握弹性波在含有裂纹介质中的传播规律是开发利用页岩气等非常规油气资源中的关键科学问题.本文基于数值模拟的优点,采用商用有限元软件Nastran模拟弹性波在含裂纹介质中的激发及传播方式,分析了弹性波在该介质中裂纹微结构(密度和纵横比)对弹性波传播动力学特性的依赖程度.结果表明:有限元方法(FEM)可以用于该问题的研究;Hudson等效介质理论(EMT)不适用泊松比近0.5的材料;裂纹密度、纵横比的增大会减小纵波(P波)波速值,以及衰减位移时域响应的首波振幅,且裂纹密度对于该材料的各向异性的影响要远大于纵横比的作用.