基于情感的控制策略及其在移动机器人导航中的应用

提出了一种基于情感的移动机器人导航控制策略。根据机器人的导航任务设计了一个情感系统,并与基于行为的机器人系统相结合,构造了基于情感的行为协调控制策略。仿真和比较研究结果表明该控制策略能有效地提高机器人在未知环境中自主导航的能力。     

一种易于制造、较大视场离轴三反光学系统设计

介绍了离轴三反光学系统初始结构的设计方法,并用该方法进行离轴三反光学系统设计。用ZEMAX软件设计了一个焦距为1 000mm,F数为10,垂直轨道方向视场为±4.0°,沿轨道方向为6.0°和6.5°的光学系统。结果表明,该光学系统在空间频率71线对/mm处,调制传递函数均大于0.4,且三镜为球面,具有易于制造装调等优点。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

基于发射光谱法的螺旋波电推进器等离子体源放电实验研究

为探究不同气体条件下螺旋波电推进器等离子体源的放电特征,开展了氩气、氦气和氮气放电的光谱诊断实验研究。氩气和氦气为工质气体的放电条件下,部分波长谱线相对强度随功率的增加而增强,且斜率出现两次跳变,考虑是螺旋波放电过程中的模式转换,即容性向感性、感性向波模式的转换。三种工质气体,在较低的压强下,各谱线强度均随压强增大而迅速增强,但氩气放电下压强继续增大达到1.0Pa以后,谱线强度增强趋势变缓甚至达到“饱和”状态,而氦气和氮气放电下压强增大到0.5~0.65Pa,谱线强度出现降低趋势,氦气和氮气放电强度对压强更为敏感。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

空间稳定型捷联惯导系统静态误差分析

定量分析空间稳定型捷联惯导系统的误差传播特性,以便实现惯导系统对战术技术指标及元部件对自身精度指标的设定要求.首先设计了一种用于地球表面导航的船用空间稳定型捷联惯导系统方案,然后通过求解静基座状态下的该种捷联惯导系统误差方程,分析了陀螺常值漂移以及加速度计零偏对空间稳定型捷联惯导系统的影响.理论分析以及实物试验表明陀螺常值漂移会造成经度误差随时间线性增长,其它导航信息按舒勒频率和地球频率等幅振荡传播.     

基于双力源的叠加式多维力传感器校准装置研究CSCD

介绍了一种基于叠加机原理的双力源多维力传感器校准装置的设计与研制,对装置的测量不确定度进行了分析,通过对三分量力传感器的校准实验,证明了校准装置不仅可以对多分量力传感器进行单分量校准,还能方便地实现耦合误差的校准。     

基于改进FCM的北斗三频组合观测值选取

以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性.     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低,功耗低的优点,在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点,提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法,可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点,并结合星图识别的结果选择部分帧,使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后,使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中,目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法,减少了在轨任务中相关参数的调节,进一步提升了算法的自主性.     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。