单接收机GNSS数据组合硬件延迟的联合求解方法

利用GNSS观测数据解算TEC的最大误差源是硬件延迟,包括卫星硬件延迟和接收机硬件延迟.在单接收机情况下,由于数据稀疏以及接收到的卫星信号时间不对齐等特点,已有的解算硬件延迟方法的求解结果往往不理想.在应用局域模式拟合方法和SCORE方法求解单接收机数据基础上,利用局域模型拟合法在电离层平静期拟合较准确的优点,提出一种联合改进方法,同时改正了SCORE方法解算过程中约束过强的缺点.通过利用GPStation-6接收机的GPS和BDS实际观测数据进行解算分析,验证了所提方法的有效性与准确性.      

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。     

高超声速涡轮/冲压组合发动机方案

为满足高超声速运输机在宽广的工作范围内(Ma＝0~5,H=0~30 km)稳定,可靠工作,研究了涡轮/冲压组合动力装置并联方案.完成了涡扇发动机和冲压发动机的总体性能方案设计,2种工作模式转换过程和沿飞行轨迹的组合发动机稳态特性模拟也已接近尾声.建立了适合高超声速飞行的涡扇发动机、冲压发动机可变几何的部件级详细性能计算模型,比较分析了涡扇发动机的加力方案;考虑了进气道/发动机流量匹配对发动机特性的影响;给出了涡轮/冲压模式转换阶段的稳态性能仿真结果.      

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.      

月球探测器垂直软着陆4D轨道全局优化

提出一种包含动态规划法与共轭梯度法的组合优化算法,求解月球探测器垂直软着陆问题. 其以动态规划法中求得的次优控制变量作为共轭梯度法的初始控制变量,求得更为精确的最优控制变量和最优轨道. 月球垂直软着陆的轨道可以分为两段,即制动段与着陆段. 以燃料消耗量最小为性能指标,采用该组合优化算法分别对两段轨道进行了4D全局优化. 数值仿真结果表明,该组合算法优化精度较高,收敛速度快,稳定性好,可用于机载计算机实时生成垂直软着陆4D轨道,同时还可推广到其他终端时间自由型两点边值问题.      

水平起降两级入轨系统的质量估算方法及应用

针对近地轨道运输任务,考虑不同飞行阶段的推阻特性差异和不同发动机模态的比冲变化,提出了适用于水平起降两级入轨（TSTO,Two Stage To Orbit）天地往返运输系统的质量估算方法.以8 t有效载荷为任务需求,对比研究了涡轮基组合循环动力-可重复使用火箭（TBCC-RR,Turbine Based Combined Cycle-Reusable Rocket）、火箭基组合循环动力-可重复使用火箭（RBCC-RR,Rocket Based Combined Cycle-Reusable Rocket）和可重复使用火箭-可重复使用火箭（RR-RR,Reusable Rocket-Reusable Rocket）方案,分析了级间分离点、一级飞行器推阻比和一级飞行器结构质量分数等参数对设计结果的影响.研究结果表明,级间分离点设计对TSTO总体方案影响很大,若使用RBCC型飞行器作为第1级,建议在超燃冲压模态后即进行两级分离;TBCC-RR方案比RBCC-RR方案起飞总质量更小,但RBCC-RR方案一级飞行器结构质量更小;减小TSTO系统起飞总质量的最有效途径是减小飞行器的结构质量分数,其次是提高飞行器的推阻比.      

基于语义的空间环境信息服务组合技术研究

随着卫星技术的飞速发展,保障空间技术系统的运行安全对空间环境预报业务提出了更高要求.本文根据空间环境信息服务中数据及模型资源分布式集成与共享的现状,针对空间环境预报数据智能化、自动化生成的需求,将Web服务技术及语义服务组合技术应用到空间环境信息服务中.根据空间环境领域特点,提出了空间环境领域的语义相似度计算方法,并采用基于语义相似度的方法实现空间环境信息服务的自动组合.      

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。      

基于SINS/RFID的隧道列车高精度定位方法

为了获取高速铁路列车在隧道这种导航卫星不可见环境下的定位信息,提出一种基于捷联惯性导航系统（SINS）和射频识别技术（RFID）的组合定位方法。通过响应时间模型来计算标签的定位精度,依据实际轨道环境增加标签对列车姿态校准的能力,同时结合惯性导航系统解算得到连续的定位数据。仿真结果表明:在30 km长的隧道利用射频识别标签位置信息进行校准,可以很大程度地减小惯性导航系统的误差积累,提高定位精度。引入姿态信息后,可以在陀螺仪性能与标签间隔的多种组合中保持隧道全线定位精度在米级,最高能够达到0.5 m。