基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。     

基于调平回路的LESO抗干扰方法研究

针对平台台体转位过程中方位角速度对水平通道调平回路的干扰问题,提出了惯导平台调平回路抗干扰方法.将线性扩张状态观测器(LESO)应用于调平回路中,对干扰进行估计并实时补偿.基于调平回路模型,对LESO进行设计及仿真分析.仿真结果表明,LESO能准确估计干扰且动态补偿效果好,较原系统具有更强的抑制干扰能力.     

基于距离信息的行人协同导航研究

针对行人在室内导航中GPS信息无法获取以及纯惯导解算结果发散严重的问题,提出了通过协同导航的方式提高行人室内导航精度的方法.利用行人间的相对距离约束关系,抑制纯惯导解算结果的发散.详细推导了行人协同导航的模型,采用信息滤波的方法解算导航结果,并在理论推导中发现信息滤波更加适合行人协同导航的工程实践.设计了一种使用微型惯性测量器和超宽带测距设备的行人协同导航系统,进行实际效果验证.通过数据采集与处理,将行人导航轨迹图输出,分析协同导航以及单独导航的误差,验证协同导航的有效性.实验结果表明,协同导航与单独导航相比,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.     

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识

建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性.      

基于强跟踪EKF的组合导航系统故障检测方法

针对大方位失准角的机载SINS/GPS组合导航系统,为保证在高动态环境下实现高精度、高可靠的导航,利用强跟踪EKF滤波残差设计了一种基于残差统计特性的坏值检测算法,对导航信息进行估计和跟踪.仿真结果表明,该算法能够实时检测出GPS量测信息中的坏值信息,隔离后可显著提高组合导航精度,具有较高的可靠性、出色的容错能力和重要的工程应用价值.     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

Autonomous navigation of Mars probe using X-ray pulsars: Modeling and results

Autonomous navigation of Mars probe is a main challenge due to the lack of dense ground tracking network measurements. In this paper, autonomous navigation of the Mars probe Orbits is investigated using the X-ray pulsars. A group of X-ray pulsars with high ranging accuracy are selected based on their properties and an adaptive extended Kalman filter is developed to incorporate the Mars probe dynamics and pulsar-based ranging measurements. Results of numerical experiment show that the three-dimensional positioning accuracy can achieve 750m in X-axis, 220m in Y-axis and 230m in Z-axis, which is much better than the positioning results by current Very Long Baseline Interferometry (VLBI) or Doppler observations with the accuracy of 150 km or several kilometers, respectively.