UKF方法在脉冲星自主导航中的应用

针对X射线脉冲星自主导航中的非线性系统滤波问题,将无迹卡尔曼滤波方法应用于自主导航计算过程中。首先,在简述脉冲星导航可行性的基础上,研究了脉冲星自主导航系统的基本原理和实施方案。然后,根据牛顿二体引力模型构建了航天器运动状态方程,根据脉冲到达时间模型建立了系统观测方程,并对二者进行了误差分析和建模。最后,将UKF算法应用于航天器自主导航过程中,仿真结果表明该方法能够实现航天器自主导航信息的解算。     

含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

发射脉冲载波泄漏抑制研究与实现

对发射端采用双平衡正交调制器产生线性调频造成载波泄漏的原因进行了详细分析,提出了采用直接数字合成(DDS)技术产生发射端线性调频信号的实现方法,从而很好地解决了载波泄漏的问题,并给出了试验结果。     

红外光电系统TOD与MRTD测试方法的比较研究

对比了MRTD(最小可分辨温差)和TOD(三角形方向辨别)法在测试图样、观察任务、测试规程、结果处理、判断准则上的不同。通过对采样作用、动态响应、客观测量3个方面的分析,得出了TOD法在测试性能上的优势,引用国外相关单位的试验结果,说明了TOD测试的适用性。     

网络虚拟现实系统综述

虚拟现实是发展迅速的技术,有很大的应用潜力。网络虚拟现实已引起越来越多的关注。本文概述了目前典型的网络虚拟现实系统以及设计和实现网络虚拟现实系统的关键技术。最后指出,网络虚拟现实作为一个具有吸引力又富于挑战的领域,仍有许多有待研究和突破的问题。     

卫星导航定位方程的病态条件

定位精度因子(PDOP)上限取值是导航星座设计及其性能评价的基本依据。本文系统地论述卫星导航定位方程及其精度评定算法以及线性方程病态条件,通过实测和仿真数值试验结果对比分析,详细论证PDOP与卫星导航定位方程病态条件的关系,进而确定PDOP上限取值,以满足实际工程应用需求。     

倾转四旋翼飞行器垂直飞行状态气动特性

综合采用基于滑移网格技术的计算流体力学(CFD)方法与悬停状态气动干扰试验方法,对倾转四旋翼(QTR)飞行器垂直飞行状态的流场进行模拟与试验,研究飞行器垂直飞行状态气动特性以及部分参数对气动特性的影响.结果表明:倾转四旋翼飞行器在垂直飞行状态,前后旋翼之间干扰不明显,但旋翼与机翼的干扰明显;旋翼旋向对旋翼与机翼的干扰不...     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。