基于网络的大型民用飞机飞行仿真系统

 结合北京航空航天大学仿真研究所开发的大型民机通用飞行仿真系统,首先介绍它的硬件系统组成、基于总线型的实时网络拓扑结构、模拟座舱的布局以及各分系统的功能和在网络节点上的分布,然后介绍了模型及主控计算机的管理方式和软件编程,最后讨论了网络通信中的几个问题,以及保证系统实时性所采取的措施.     

线性时不变系统Kalman标准分解中的几个问题

 证明了线性时不变系统一般不能通过先可控分解,再分别对可控和不可控子系统进行可观分解而得到Kalman标准型.并讨论了在4个子空间< A|β >∩η、< A|β >∩η^⊥、< A|β >^⊥∩η和< A|β >^⊥∩η^⊥中取一组基,构造一个化系统为Kalman标准型的非奇异变换的可能性.最后,证明了在一定条件下存在一个正交变换,可将线性时不变系统化为Kalman标准型.     

LTPB网络带宽分配策略的实时性能研究

研究LTPB(线性令牌传递总线)在通信网络中保证消息实时传输的带宽分配问题.LTPB网络带宽的分配是以保证网络消息的实时传输为目标的,网络中关键参数(一定时间内发送消息的最小量)的准确与否将关系到网络带宽分配的合理性和有效性.通过对带宽分配方法实时特性的分析,发现了当前分析方法中的不足,提出了"最差情形"的概念,并以此建立了合理的推导模型,得出了有关LTPB网络实时性分析的关键性结果,并为下一步寻求更优的带宽分配方法提供了可靠的分析基础.      

一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法

提出一种基于混沌神经网络(CNN)的拟人智能控制方法.首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律(线性或非线性),然后利用CNN实现控制律的定量化.Hopfield神经网络具有快速的优化能力,但容易陷入局部极小,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中,形成具有快速全局优化能力的CNN.对二级倒立摆控制的仿真和实验结果均表明该方法有效.      

GALILEO接收机中BOC(1,1)信号的捕获

BOC(1,1)(Binary-Offset-Carrier)信号相关函数中的零值会使接收机判定没有捕获到信号.为了完全捕获到BOC(1,1)信号,从副载波相位和码相位角度出发,提出了一种3路并行捕获方法.通过数字仿真得到了BOC(1,1)和扩频码的相关函数图,比较了二者相关函数的峰值.推导了BOC(1,1)相关函数的解析式,给出了相关函数中的零点位置和峰值位置,比较了BOC(1,1)和扩频码的相关函数数值及捕获.3路本地BOC信号以其中一路相位为基准,另外2路相位分别超前、滞后该路.给出了3路本地信号的生成方法及捕获的结构框图.仿真结果表明,捕获码相位差在半个码片内时,BOC(1,1)信号的捕获率从33.3%提高到100％,码相位捕获范围从1/6码片增大到1/2码片.该方法可为跟踪环路提供相位信息,适用于BOC(n,n)信号的捕获.      

带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用

针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。     

基于局部大气偏振特性的仿生导航方法

目前主流的偏振导航算法中，思路通常为通过对全天域偏振图像的获取拟合出太阳子午线或中性点的位置，进而判断导航方向。现提出一种新的导航方向获取算法，可在小视场条件下，通过对太阳方向矢量的拟合判断导航方向。在此基础上进行了计算机仿真和室外实验，利用偏振相机获取了天顶区域大气偏振分布模式；利用斯托克斯矢量分析法解算出了大气偏振模式的分布情况，包括其中偏振度和偏振角的信息，初步证实了解算算法在实际情况下的可行性和精度，导航精度可达到0.2°左右。     

考虑星敏感器安装误差的弹道导弹捷联星光/惯性复合制导

弹道导弹捷联星光/惯性制导是在惯性制导基础上辅以星光修正的一种复合制导方法，能够显著提高导弹制导精度。由于星敏感器捷联安装在弹体上，安装误差会影响恒星测量的精度，进而影响复合制导精度，为此提出一种在线辨识并修正星敏感器安装误差的复合制导方法。建立了星敏感器观测量与数学平台失准角、星敏感器安装误差的关系方程，在导弹主动段关机后测量3颗独立的恒星获得6个观测量，利用最小二乘法估计出失准角和星敏感器安装、误差。改进了星光/惯性复合制导的最佳修正系数确定方程，直接修正了星敏感器安装误差的影响。数值仿真结果表明：所提方法可以有效地估计平台失准角和星敏感器安装误差，提高了捷联星光/惯性复合制导的精度。     

某型飞机捷联惯性导航系统的故障分析

介绍了某型飞机HJG-1H2捷联惯性导航系统一系列故障的排除过程，为该系统的日常维护和修理提供参考。     

应用于MEMS_SINS/GPS组合导航系统的H_∞容错滤波算法

针对基于微机电系统(MEMS,micro electro mechanical system)的捷联惯性导航系统(SINS,strapdown inertial navigation system)与全球定位系统(GPS,global positioning system)组成的组合导航系统中存在不确定干扰并且GPS量测输出中经常含有故障信号的情况,提出一种H∞容错滤波算法,能够对不确定噪声干扰具有鲁棒性,并且能够在检测到故障信号后进行容错计算,使滤波精度始终保持在要求的范围内.基于H∞滤波器,在状态估计方程中加入加权因子,使滤波器具有容错的功能,并且适用于组合导航中量测分量的数量级相差很大的情况.仿真试验结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在故障存在期间仍能正常工作.