一种新的全天自主星图识别算法

在星图识别领域三角形算法得到了广泛的应用，但是在星对角距很小的情况下，其识别率严重降低。字符匹配算法可以解决这个问题，但是它无法识别由于相机在拍摄瞬问的平移和旋转而产生位移的星图。为了克服这一缺陷，提出了一种有效的星图识别算法，该算法在生成导航星数据库时以一些一定范围内的亮星为中心，把整个天球分为很多个四方形区域，然后根据被拍摄星图的特点从这些四方形区域内选取子区域参与星图识别。仿真结果表明该算法不但继承了字符匹配算法的优点，而且对星图位移有很强的鲁棒性。     

四边形全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。该算法将四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式，使用三角形模式的特征，在保证自满计算量和星载星表的存储容量的前提下，使算法的识别成功率得以星著提高。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ实验表明，在星等误差０．５星等（３σ），位置误差１０角秒（１σ）时，该算法的识别成功率接近１００％。     

卫星控制系统故障仿真技术研究

首先分析卫星控制系统可能发生故障的各种原因、现象及防止故障的各种措施,讨论仿真技术在卫星故障诊断和对策中应用,然后介绍卫星故障仿真的工具－卫星飞行控制模拟系统。     

基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障检测与识别

给出了基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障的检测与识别方法。讨论了全解耦奇偶向量的产生方法,给出了全解耦奇偶向量的存在条件,并结合卡尔曼滤波方法得到了故障模型参数的估计方法。最后给出了仿真实例。结果表明,全解耦奇偶方程方法能估计出动态系统执行器故障模型。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

液体火箭发动机故障检测与诊断研究的若干进展

近十年来，液体火箭发动机故障检测与诊断方法和技术的研究在以下几方面取得了重要进展：基于信号分析的方法；基于模型的方法；基于人工智能的方法；故障模式分析与信号特征提取；阈值的选择。该文对这些研究的若干进展作简要评述。     

数控系统瞬时故障容错技术研究

本文研究的瞬时故障容错技术是以故障掩盖和故障恢复的思想为基础的新的提高可靠性的技术方法,建立了数控系统容错模型和层次结构,并结合弹(箭)上计算机,对故障进行实时在线检测和处理,以达到减小或消除瞬时故障对控制系统的影响的目的。     

液体火箭发动机地面试车过程的实时故障检测方法研究

为解决液体火箭发动机地面试车过程中故障检测的及时性、实时性、可靠性和稳健性等关键问题,研究建立了稳态和启动工作过程实时故障检测与报警的自适应相关算法和包络线算法,并进行了大量试车数据的验证和地面试车的实时考核。结果表明,算法能对发动机启动和稳态工作过程中的故障及时准确地检测,并在地面试车的实时和强干扰环境下具有良好的可靠性和稳健性。研究结果对研制工程实用的我国运载火箭健康监控系统具有重要的理论和应用价值。     

基于AHP与D-S理论的辐射源识别技术

深入研究了基于层次分析与证据理论的辐射源识别技术.首先针对属性测度识别方法中权重获取困难的问题,提出利用层次分析法获取多参数权重的思想,给出权重具体计算步骤,同时简要回顾属性测度识别方法的原理.在此基础上,应用D.S证据理论进行多传感器信息融合,给出识别算法和模型.仿真对比实验表明,提出的辐射源识别技术是实用有效的,其下确识别率较高.