高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。     

基于关系矩阵的多传感器数据融合方法

以置信距离测度作为数据融合的融合度,先计算出置信距离矩阵,然后分析了计算关系矩阵和确定最佳融合数的几种不同方法,通过分析和算例可以看出,应用椭圆曲线表示的支持程度有助于提高融合结果;并讲述了极值原理法、极大似然法、Bayes法和综合支持程度等数据融合方法,算例表明,这几种融合方法都十分有效,在实际应用中应根据具体情况选择不同的融合方法。     

飞行器RCS控制力矩辨识方法研究

对于依靠RCS(反作用控制系统)进行控制的返回舱等跨大气层飞行器,如何获得其在真实飞行条件下RCS的控制力矩一直是一个难题。本文提出了采用系统辨识技术得到RCS控制力矩的思路,研究建立了基于最大似然准则和牛顿-拉夫逊迭代算法的参数辨识算法模型。仿真辨识及对某飞船返回舱实际飞行数据的辨识结果表明,本文建立的方法是有效的,利用其能够对飞行器的气动力矩和RCS控制力矩同时进行有效辨识。     

通用EIFS分布确定方法改进研究

基于概率断裂力学的基本假设和原理,提出一种改进的通用EIFS分布确定方法。新方法用小裂纹扩展曲线计算多种参考裂纹尺寸水平下的TTCI值,并对其进行极大似然估计。然后利用约束最小二乘法确定不同应力下的裂纹扩展参数和通用EIFS分布上限。在此基础上,根据分布参数的通用性条件确定通用EIFS分布参数。与改进前的方法相比,新方法充分利用分布函数和裂纹扩展提供的信息,提高参数估计的合理性和可靠性。对某零件的原始疲劳质量分析证明改进方法是可行的,便于工程应用。     

利用电磁仿真数据研究ISAR运动补偿和成像

本文利用板块法对运动目标进行电磁仿真,根据Stratton-Chu积分,通过目标CAD造形和表面板块生成,每一板块元与目标实际表面之间的最大误差不得大于入射雷达波波长的十六分之一,从而将目标的三维曲面矢量电磁散射积分简化为每一板块面元上的二维平面矢量积分之和,获得静止目标的散射场,然后通过目标运动轨迹模拟,考虑由于目标的运动而引起的雷达回波相位的变化,实现运动目标的电磁仿真。利用这种电磁仿真方法模拟产生64×128个回波数据,用频域法进行距离对准,用最大似然方法进行相位补偿,目标轨迹运动引起的距离变化用时间的二次函数拟合,研究了用X波段雷达对一架匀速直线飞行飞机的ISAR运动补偿和成像。     

反压作用下隔离段性能估算方法研究

在前期隔离段研究结果基础上,对不同来流马赫数及不同反压下等直隔离段的出口温度、压力和马赫数进行了分析。通过大量拟合,得到了不同反压下隔离段出口温度、压力及马赫数间的拟合式,给出了预估任意反压下,隔离段出口马赫数和温度的方法;研究了隔离段最大承受反压与无反压下隔离段出口马赫数的关系,分别给出了均匀来流和非均匀来流时隔离段最大承受反压的拟合关系式,为最大反压比的估算提供了方法;同时还给出了均匀来流条件下等直隔离段长高比的工程选取拟合式。     

利用GPS实现高轨卫星定位的抗远近效应算法

针对GPS应用于高轨卫星定位面临的远近效应问题, 提出利用正交相关的联合极大似然估计算法来对GPS信号进行二维搜索, 可以得到正确的码延时及多普勒估计. 极大似然估计算法首先利用滑行相关法对仿真信号中的强信号进行搜索, 得到强信号模型, 然后利用正交相关去掉强信号, 最终实现对弱信号的正确捕获. 本文对高轨卫星接收到的GPS信号进行了功率分析, 并建立了信号模型, 进行了算法仿真. 结果表明, 这种估计算法能够提高二维搜索性能, 有效解决远近效应问题.      

闭环气动参数辨识的两步方法

对于闭环控制飞行器动力学系统,如果输入输出数据中含有误差和噪声,将其直接用于辨识气动参数是有偏差的。针对这个问题,利用闭环控制飞行仿真数据,采用两步方法辨识飞行器的气动参数,并与直接开环辨识的结果及参数真值进行对比,表明两步方法辨识结果较直接开环辨识方法具有更高的精度,是一种有效的闭环气动参数辨识方法。     

对Jahangir组合式矩估计器的改进

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE(Maximum Likelihood Estimator)相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.