基于指令滤波的低频挠性航天器振动控制方法

在经典的Bang Bang姿态机动指令基础上,通过滤波处理,结合姿态跟踪控制器,使航天器在姿态机动时跟踪设计的机动路径,实现了机动过程中低频挠性模态的振动抑制,并通过物理试验系统进行了验证.由于所采用的滤波器在形式以及参数设计上,均可采用传统的结构滤波器的形式和设计方法,因此使滤波器的设计均有章可循,避免了其它机动路径方法,如加速度指令规划、多项式指令规划等参数设计依据经验与数值仿真进行调试的问题.利用数学仿真设计方法进行了验证,发现采用滤波方法后,机动到位后稳定的时间与模态的振动周期相当,在几秒钟量级,相对传统的Bang Bang控制,稳定时间缩小80％以上;最后构建物理试验系统,同样验证了方法的有效性和结论的正确性.     

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏,若不能精确测量出换能器的辐射声场,则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发,推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式,着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值,这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。     

某控制组合电磁发射超标分析及解决方案

本文针对电磁兼容测试中,传导发射和辐射发射超过标准限值要求问题,首先介绍了发射超标主要原因,继而梳理超标定位方法和常用电磁兼容加固措施。并以某控制组合为例,应用上述方法制定排查方案,完成电磁发射测试超标问题的干扰定位;并针对干扰源,使用线缆添加屏蔽层、电源端口添加滤波器等加固措施,经验证,措施有效,发射明显降低。同时,本文所述排查方法和加固措施,可为后续电子产品电磁兼容性设计和通过测试提供参考。     

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

模糊灰色聚类评估方法在导航滤波中的应用

目前针对深空探测导航中滤波算法的综合评估的方法种类繁多,但是仍然有较多评估方法由于其单一性,存在或多或少的问题。提出了一套反映滤波算法优劣程度的评估指标体系,并为其建立相应的数学模型。深空探测器采样点数据通过该数学模型计算后,由模糊灰色聚类方法进行综合评估。该方法是以灰色系统理论为基础,结合模糊综合评估方法所建立的评估模型。该模型可以摒弃二者单一使用时的缺点,提升评估结果的准确性。评估结果表明,此评估模型能够对滤波算法进行比较准确、合理、全面的评估。     

Kalman滤波在频率估计中的应用与仿真

推导并建立了Kalman滤波器用于频偏估计的仿真模型,提出先对信号倍频,而后进行差积运算,得出载有频偏二倍频信息的复信号,再用Kalman滤波器估计复信号的相位和相位变化率,避免符号相位模糊,运算简洁便于数字实现。设计了一个Kalman滤波辅助解调的系统模型,给出了仿真结果。仿真表明,Kalman滤波技术用于频率的快捕可以大大降低失锁概率。     

随机扰动情况下绳系卫星状态保持阶段的最优控制

在考虑系绳弹性的情况下, 建立绳系卫星轨道面内运动的动力学模型, 并在系统平衡位置线性化, 得到绳系子星在随机扰动作用下的稳态保持状态方程. 引入基于卡尔曼滤波的状态估计方法和最优状态反馈控制策略, 提出了保持系统稳态运行的控制方法, 并以YES2空间系绳试验为参考模型设计了稳态保持控制系统. 分别在不考虑系绳弹性和考虑系绳弹性的系统模型下进行相应仿真分析, 结果表明所提出的控制方法能使系统具有良好的抗干扰性能, 系绳控制张力变化平缓且幅值小, 提高了系统状态保持阶段的可靠性和安全性. 同时系绳刚度系数的减小可使系绳纵向振动加剧, 但对横向摆动影响较小, 这为选取合适的系绳材料提供了理论参考.      

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。      

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题,在考虑随机量测噪声影响的基础上,提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法,然后针对多条配准航迹,给出了该算法的扩展形式,即ERTKF误差配准算法,并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计,尤其是当系统偏差发生变化时,配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。