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。     

匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

参数估计法在规则图形三维形貌测量中的应用

引入了参数估计法对规则图形三维形貌测量中的关键问题提高差分干涉系统横向定位准确度的方法进行了理论分析。仿真计算表明，在采用普通激光束径和工作台的条件下，系统横向定位准确度优于0.1μm，同时系统的复杂性和造价大大降低。     

跨音速翼型设计的一种满足正则化条件的反设计方法

从不可压反问题的Lighthill准确解中可知,在反设计问题中翼面压强分布和自由来流速度两者不能同时独立地给定,这意味着对于给定的压强分布存在着一个约束条件(正则化条件)。对于可压缩流动,同样存在着类似的约束条件。本文给出了跨音速翼型设计的一种满足正则化条件的反设计方法。在此方法中,目标压强分布包含一个自由参数,在计算中可调整此参数使压强分布满足本文推出的正则化条件,文中给出的算例结果表明此方法是很有效的。     

气泡雾化喷嘴水平喷射的雾化特性研究

研究了水平喷射、端面注气方式的气泡雾化喷嘴结构及工作参数对雾化及流场特性的影响.试验全部在常温常压下进行,液体采用水,雾化气为压缩空气.用2D PDA测量了液雾的平均直径尺寸分布和速度分布.液体喷射压力变化范围200~600 kPa,气液比变化范围4%~10%左右.试验研究了端面注气方式下,注气孔孔径及数目、混合管长度、液体流动状态及工作参数对雾化特性的影响.结果表明,水平喷射的气泡喷嘴,注气孔的尺寸及数目均对雾化特性产生影响;混合段存在一最佳值范围,在此范围内,喷嘴可获得高的雾化质量;液体旋转流动对雾化特性无显著影响,但可影响两相流动中气泡的分布.     

掺混孔结构对大曲率受限空间出口温度分布的影响

回流燃烧室的掺混射流在大曲率受限的弯管中与主流掺混,回流导致沿径向的压力梯度变化,增加了掺混流动的复杂性.为了研究不同掺混孔结构对掺混射流与主流在大曲率弯曲通道内的掺混规律,在有收缩比弯曲通道中多孔射流的出口温度分布测试中,对影响掺混冷却的各变化参数按照单一变量进行比对研究,对孔径、孔间距等掺混孔结构变量弯曲通道内的掺...     

基于量测预处理技术的GPS/DR组合算法研究

基于GPS在市区不能实现连续准确定位以及车辆航位推算系统(DR)的自主性,建立了GPS/DR组合的系统以及量测方程。以此为基础,根据GPS以及DR的采样频率的不同,引入量测预处理技术并用于GPS/DR的组合算法中,进而建立了采用量测预处理技术的卡尔曼滤波方程,最后通过实际的动态试验,论证了上述算法,并得出相应的结论。     

GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用

为快速、有效地获取地震发生阶段震源周边地区站点的动态位移,为地震预警系统提供高可靠性的地表形变信息,利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高频观测数据,基于非差估计法对多模GNSS卫星钟差进行实时估计及性能分析,并将其应用于精密单点定位(precise point positioning, PPP)实时计算2021年漾濞M_w6.4地震和玛多M_w 7.4地震的地面动态形变。结果表明,GNSS四系统实时估计卫星钟差的标准差(standard deviation, STD)均值为0.142 ns,其多系统组合PPP动态解的平均标准差在水平方向达到0.5 cm,高程方向达到1.0 cm,计算得到的地震动态位移波形相对GPS单系统更为稳定,而且能够获得较为准确的同震形变。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

优选小波神经网络在周跳探测与修复中的应用

北斗导航定位过程中,传统的周跳探测与修复方法缺乏检验环节,无法保证修复结果的可靠性。为此,提出了一种级联式小波变换结合NARX神经网络多步循环预测修复的方法处理周跳问题。该方法通过构造载波相位双差模型检验量,探测周跳发生历元,采用NARX神经网络预测方法修复周跳,利用优选小波基函数进行周跳修复效果检验。实验证明,相较于经验模态分解和变分模态分解等模态分解法,优选小波神经网络周跳探测与修复方法可用于小周跳探测并判断出周跳正负性;构造的NARX神经网络周跳修复模型,解决了普通神经网络模型和传统多项式拟合法容易造成的二次奇异值问题。相较于长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)深度学习神经网络模型,周跳预测精度分别提高了45.2%和55.9%。