基于零速修正的行人导航关键技术及研究进展

在室内等卫星导航受限场景下，可采用MEMS惯性传感器对行人进行自主导航定位。采用MEMS惯性传感器的行人自主导航技术主要包括基于步长估计的行人航位推算和基于零速修正的行人导航算法两种方式。首先介绍了两种方式的基本原理，然后重点分析了零速修正的行人导航算法，阐述了相关的关键技术和研究进展。最后，对行人自主导航未来的发展趋势进行了展望，并指出了需要重点关注的技术难点。     

GNSS实时卫星钟差估计技术进展

不依赖实体基准站增强信息的GNSS实时精密单点定位服务将逐渐成为主流定位模式。实时卫星钟差产品作为实时精密单点定位的关键先决条件之一，其精度直接决定实时精密定位服务的性能。计算实时卫星钟差的GNSS实时卫星钟差估计技术成为实时精密定位的核心技术之一，其主要包括两种解算模式：非差解算模式和差分解算模式。由于对卫星模糊度等未知参数处理策略的不同，卫星钟差估计技术又可细分为非差、历元差分、星间差分、混合差分等策略类型。针对不同实时卫星钟差估计技术的原理方法、算法效率、适用性等问题，综合目前已有相关研究成果的基础上，对GNSS实时卫星钟差估计的研究现状、关键技术和面临的挑战进行了较为系统的总结综述，并对未来卫星钟差预报产品和实时估计产品的关系进行了展望。     

带第三流路辅助进气的引射喷管流动特性研究

为避免低落压比条件下引射喷管内气流过膨胀,本文研究了第三流路辅助进气门开启状态下引射喷管的内流特性,分析了飞行马赫数为0,主喷管落压比为2.1,次流流动状态分别为回流和顺流对引射喷管流动特性的影响规律,并获得了不同辅助进气门开度下次流通道的最小顺流压比。结果表明：当次流为回流状态时,逐渐增加辅助进气门开度,主流过膨胀程度逐渐降低,第三流路流量的增加使剪切层内动量传递效率提高,引射喷管的推力系数从0.60提升至0.73;当次流为顺流状态时,随着辅助进气门开度的增加,次流流量减少,主流过膨胀程度逐渐增大,第三流路流量的增加使剪切层内动量传递效率降低,推力系数则从0.97下降至0.75。次流为顺流状态时引射喷管的推力系数整体高于次流为回流状态,因此当次流处于顺流状态时引射喷管取得更优的推力性能。但在低马赫数状态下,次流流动极有可能出现倒流,此时适当增加辅助进气门的开度有益于改善推力性能。随着辅助进气门开度逐渐增大,次流的最小顺流压比呈逐渐上升趋势。     

基于角加速度估计的非线性增量动态逆控制及试飞

针对非线性增量动态逆（INDI）控制方法运用到飞行试验时需要进行状态量导数（角加速度）的实时估计并且存在延迟等问题进行了研究,并给出了工程应用上的实际解决方案。对试飞无人机（UAV）平台进行了动力学建模,利用非线性增量动态逆控制方法和控制器分层设计方法设计了无人机姿态控制系统。采用卡尔曼滤波器设计了角加速度估计器为控制律提供角加速度实时反馈。通过基于模型的控制系统设计方法将控制律实现,并进行实际试飞试验。结果表明：该控制方法工程上可实现,具备良好的鲁棒性和指令跟踪能力。     

基于序贯回归的小样本测试性验证试验方案

针对现有测试性验证试验方案难以实现较小样本量下满足置信水平要求的测试性评估问题,提出了基于序贯回归的小样本测试性验证试验方案。提出并证明了成败型试验序贯样本回归可行性假设;对序贯样本进行回归分析,实现了小样本下的测试性评估;建立了评估优化方案,实现了满足置信水平要求的测试性评估。实例验证表明:该方法可同时适用于有双方风险要求和置信水平要求的场合,且完所需样本量明显减少,在案例中平均减少了22.3%,最大减少了85%。      

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

基于霍尔元件的永磁同步电机转子位置辨析

提出了一种改进的基于霍尔元件的永磁同步电机转子位置估计方法。利用牛顿插值法对霍尔元件提供的离散位置点进行曲线拟合,对位置信息进行预测、插值,从而估算出电机转子的实时位置信息。改进后的方法可以消除转子位置估算的阶跃现象,提供稳定可靠的转子位置信息,提高了闭环系统的稳定性。在Plecs仿真平台中对该算法进行了仿真验证,与传统转子位置估算方法进行了对比,仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

二维嵌套混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计

针对二维混合多输入多输出（MIMO）相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度损失问题,提出一种基于二维嵌套阵列的二维混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计新方法。首先,给出一种由稀疏阵列和密集阵列构成的嵌套阵接收阵列的二维混合MIMO相控阵雷达信号模型;其次,通过对接收信号的协方差矩阵进行Khatri-Rao乘积处理,得到阵元位置差的差异阵列,形成接收阵元数目的虚拟扩展;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计。仿真实验表明,与传统二维混合MIMO相控阵雷达相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展虚拟阵元数目,提高雷达阵列自由度,进而提高二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

基于阶层标识的无人机自主精准降落系统

随着微小型无人机（UAV）在航拍、测绘、环境监测、快递投送等民用领域的广泛应用,对微小型无人机的可用性和可靠性提出了更高的要求。为了使微小型无人机能够精确地完成自主降落,由于计算机视觉部署成本低、独立性强、信息丰富等特点,提出了通过识别匹配一种多层嵌套二维编码的阶层降落标识来进行相对定位的算法,并展示了与之对应的阶层标识检测及定位的无人机自主降落系统,由于编码的信息量与其他系统相比,具有高低空的高识别率、编码空间大等特点,故此系统可同时支持单个或多个停机坪的配置,且成本低廉,无需添加机载设备成本。最后对该系统进行仿真验证和实飞测试,表明所提出算法能够有效地实现无人机全自主降落。