Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究

静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算，结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。     

卡尔曼滤波动态优化及其在遥控机器人空间实验中应用

本文是在文献[1]的基础上,讨论遥控机器人追踪自由飞行目标物的动态性能问题。应用黄金分割法和元素交替极小化法对扩展的卡尔曼滤波初值条件进行搜索并获得优化解。仿真结果表明优化方法简单可行,优化解满足系统性能要求。     

自旋卫星姿态确定和系统偏差估计

以最小二乘为指标,应用Powell直接寻优算法,对近地轨道自旋卫星姿态确定数据进行加工处理,得出了某些系统偏差的估计值,然后再用Kalman滤波器进行滤波估计。实践证明,将此法用于可观性较弱的系统,可显著改善仅用Kalman滤波器所得的结果。     

基于精确伪距率观测模型的GPS/SINS组合导航系统研究

从泰勒公式及函数矩阵的基本定义出发，推导了考虑位置误差相关项时，GPS/SINS组合导航系统精确的伪距率观测数学模型。仿真结果表明，使用精确伪距率观测模型的伪距、伪距率交替组合导航系统，其位置误差能更好地跟踪GPS系统位置几何误差系数，能更真实地反映载体的短期位置误差，更适用于对航天器或大气飞行器短期位置导航精度要求较高的场合（如把航天飞机或大气飞行器作为高分辨率合成孔径雷达等遥感器的载体）。     

我校大学生心理健康状况不容乐观

本文用SCL－90症状自评量表方法，对我校三个年级的部分班级进行了测查。分析表明：我院大学生的心理健康状况不容乐观。本文还对学生管理现状提出了进一步改进建议。     

基于模糊控制技术的飞行器姿态控制系统设计

介绍了模糊控制技术的基本原理和设计方法,应用带修正因子的模糊控制技术设计了飞行器姿态控制系统,并进行了数学仿真.结果表明,该方法可以快速消除姿态角偏差,克服各种随机干扰,姿态角具有良好的动态响应特性.     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。