基于GPS的陆地车辆跟踪与监视系统(英文)

介绍了建立在差分GPS和航位推算(DR)组合基础上的低成本陆地车辆跟踪与监视系统.从低成本角度出发,文中提出了采用单方向通讯数据链的新方案。为了保证定位精度,给出了差分GPS算法,并且详细研究了一个8状态的Kalman滤波器.最后使用两台C/A码GPS接收 机进行野外跑车试验.结果表明,差分定位精度小于5m.     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

高动态GPS信号粗捕和精捕算法仿真实现

为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。     

基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号检测

根据瞬态通信信号和非高斯噪声的特点,建立了相应的信号模型,并利用希尔伯特-黄变换（HHT）处理非线性非平稳信号的优势,提出了基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号的检测算法。该检测算法分为集合经验模式分解（EEMD）和固有模态函数（IMF）分量筛选两部分,首先经过加入随机白噪声多次试验取均值得到待检测信号的IMF分量,再结合各个分量与原信号的能量差异和相关性剔除虚假IMF分量,从而实现对混叠在非高斯噪声中的瞬态通信信号的有效检测。仿真在不同的条件下对比了本文算法与其他算法对信号的检测效果,结果证明本文算法能够有效克服HHT中存在的缺陷,实现对瞬态信号更为准确的分析和检测。     

基于卡尔曼滤波技术的相对导航技术之研究

本论文主要是研究卡尔曼滤波参数混合技术应用于民用飞机相对导航系统。文中重点在于讨论两架飞机相对位置误差的演变。因此首先研究了飞机绝对导航位置误差的演变。讨论了惯导系统(INS)和卫星定位系统(GPS)的卡尔曼滤波混合。此外，讨论相对导航条件下参数混合以及在下列两种不同的情况下的混合结果：1、飞机间相互传送本机混合后的导航数据；2、未经混合的导航数据传送后再混合。采用MATLAB进行仿真，得到不同方式的导航系统相对位置估计误差演变。     

光学傅里叶变换轮廓术的新型改进方法

针对传统光学傅里叶变换轮廓术(FTP)在测量表面形状复杂、曲率较大的物体时其条纹频谱存在混叠,无法获得被测物体表面准确的轮廓信息这一缺陷,在总结分析了窗口FTP、伸缩窗口FTP的基础上,提出了自适应窗口FTP.并对这3种改进型FTP的测量精度作了对比分析,证明自适应窗口FTP的测量精度最高,比传统FTP提高了近100倍.改进后的FTP可广泛应用于工业、生物医学、航空航天等领域.     

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

在PN码捕获中门限判决对TMA性能影响的分析

文章比较了在单径加性高斯白噪声(AWGN)无衰落信道环境下,利用匹配滤波器(MF)捕获方法,对不同的门限比较判决准则对系统平均捕获时间(TMA)性能的影响进行了分析;同时给出了不同门限值时系统的平均捕获时间的仿真结果,并对结果进行讨论,得出各种门限设置准则的应用环境,为捕获系统的设计与实现提供参考.     

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。