GPS模拟器在GPS/INS组合导航系统地面仿真试验的应用

详细介绍了GPS模拟器在GPS/INS组合导航系统半实物仿真试验中的应用。借助该GPS模拟器,某系统在仿真试验中对GPS/INS组合导航软、硬件系统进行了全面的考核,并在试验过程中发现了某款GPS接收机动态下速度定位不准确问题,然后根据通过模拟器测得的数据确立了一种补偿方案。经实物导航考核验证,通过GPS模拟器获得的试验数据可信。     

基于脉冲星的空间飞行器自主导航技术研究

研究了利用X射线脉冲星实现空间飞行器自主导航的原理,指出通过测量脉冲星发射的脉冲到达航天器与到达太阳系质心的时间差可以确定该航天器的位置。给出了两种适合用于处理脉冲星观测量的方法,即基于最小二乘(LS)的方法和基于卡尔曼滤波(KF)的方法。通过数值仿真验证了X射线脉冲星自主导航技术的可行性,并且说明采用KF算法能够有效利用卫星轨道运动方程中包含的导航信息,从而获得更高的导航精度。     

含相变材料热防护结构一体化设计与试验

利用相变材料储热密度大、比热容高等优势,设计了一种含相变材料的新型一体化热防护结构(PCM-ITPS),并通过数值计算分析了其隔热特性。结果表明,在一体化热防护结构底板处铺设相变材料可吸收热短路效应导入的过量热载,改善结构的隔热性能。然后设计并制备PCM-ITPS试验件,通过隔热性能测试试验对结构隔热特性进行验证。在此基础上进行热应力分析验证其承载性能,并以结构参数为设计变量,隔热和承载性能要求为约束条件,实现了PCM-ITPS结构的轻量化设计,优化后PCM-ITPS方案相对传统ITPS方案减重23.35%。以上工作为促进热防护系统的设计-制造一体化进程提供必要的理论储备与技术支持。     

高超声速飞行器发射坐标系导航算法

针对高超声速飞行器弹道特点和导航参数的需求,提出基于发射坐标系(LCEF)的高超声速飞行器导航算法。首先,介绍发射坐标系下捷联惯导(SINS)算法编排,推导发射坐标系下姿态、速度和位置离散递推方程。然后,介绍地心地固系(ECEF)下的卫星位置和速度转换到发射坐标系的方法,推导发射坐标系的SINS/BDS组合导航滤波器状态方程和量测方程。最后,以助推-滑翔飞行器为对象,进行了发射坐标系下组合导航仿真,位置精度小于10 m,速度精度小于0.2 m/s。     

基于并联协作混合遗传算法的高超声速巡航飞行器一体化优化设计研究

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，不需要目标函数和约束条件的梯度信息。适合于工程优化设计。为增强遗传算法的局部搜索能力，提出了一种新的融合模式搜索方法和Powell方法的并联协作混合遗传算法。研究超燃冲压发动机为动力的高超声速巡航飞行器的一体化优化设计。系统分析了机身和超燃冲压发动机设计参数对飞行器总体性能的影响。通过建立高超声速巡航飞行器质量模型、气动力估算模型、气动热估算模型、超燃冲压发动机性能分析模型、控制模型和弹道分析模型，在满足参考任务要求的前题下，以飞行器起飞质量为目标函数，将并联协作混合遗传算法应用于最优总体方案和超燃冲压发动机方案一体化设计。完成了6设计变量的全局优化计算。算例表明，本文建立的一体化设计模型基本正确，并联协作混合遗传算法是用于高超声速巡航飞行器一体化优化设计的较好的优化算法。     

捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导+星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

模糊超球神经网络辅助组合导航融合算法

研究了应用线性网络对组合导航多传感器信息进行融合的方法,在此基础上提出了一种神经网络组合导航容错算法。该算法将局部滤波器状态估计的模糊超球隶属函数引入网络,在线调整融合网络权值,实现全局估计的自适应性和容错性。仿真表明,该融合算法有较高的估计精度,在传感器故障时,能够及时检测出并在融合网络中予以隔离,不致影响全局估计。     

扩频码和数据速率选择对导航系统兼容性的影响

针对导航系统干扰计算以导航信号码片功率谱代替导航信号功率谱分析导航系统干扰大小,文章分析了数据速率、码速率和码长对导航信号功率谱的影响,提出了数据速率大于或等于码速率除码长时,可用码片功率谱代替信号功率谱：同时以CA码为例分析了真实码与替代码对系统内的干扰偏差。     

基于BP神经网络组合导航融合算法

文章针对卡尔曼滤波算法的缺陷,建立了组合导航系统模型,提出了基于BP神经网络修正卡尔曼量噪权值的自适应卡尔曼滤波法,对量测噪声统计特性进行了自适应调整,并与传统卡尔曼算法进行计算机仿真比较。结果表明,基于BP神经网络的卡尔曼滤波器在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度。     

INS／GPS／TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS／GPS／TERCOM系统优化结构，并对INS／GPS／TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究，将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明，系统无故障情况下三种方法精度相同；而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。