Gamma Astrometric Measurement Experiment (GAME) – Implementation and performance

The GAME mission concept is aimed at testing the General Relativity, through precise measurement of the gravitational deflection of light by the Sun, by means of an optimised telescope operating in the visible and launched in orbit on a small class satellite. We describe the proposed mission profile, the preliminary payload design and the expected performance. The targeted precision on the γ parameter of the PPN formulation of General Relativity is in the range 10⁻⁶ to 10⁻⁷. The measurement principle relies on the differential astrometric signature on the stellar positions. The instrument concept is based on a dual field, multiple aperture Fizeau interferometer, observing simultaneously two sky regions close to the solar limb. A beam combiner folds the telescope line of sight on two different directions on the sky, separated by a base angle of 4°. The diluted optics approach achieves an efficient rejection of the scattered solar radiation, while retaining an acceptable angular resolution on the science targets.     

基于自适应LMS算法的空间光束快速精扫描跟踪控制方法

针对空间精密光学领域与国防应用对高精度快速光束控制的需求，给出自适应最小均方（LMS）算法对压电快摆镜进行光束扫描跟踪控制。首先描述了自适应LMS控制算法及快摆镜模型辨识方法，随后仿真分析了不同频率及迭代步长对自适应LMS算法跟踪控制的影响，最后采用自适应LMS算法进行了压电快摆镜辨识及扫描跟踪控制实验。实验结果表明，自适应LMS算法对2Hz、10Hz及其复合谐波信号扫描的跟踪误差分别为2.5%(3σ)、1.9%(3σ)和2.4%(3σ)，控制效果均优于PI控制算法。这种自适应LMS算法能有效跟踪多频扫描信号，为高精度空间光束快速扫描跟踪提供了一种可靠的技术手段。     

一种基于三维到达角的无偏伪线性卡尔曼滤波

为了解决大场景下基于三维到达角的目标跟踪问题，提出了一种具有无偏性的伪线性卡尔曼滤波。首先，基于三维到达角信息对目标运动模型与量测模型进行建模；之后，对量测模型进行了伪线性化处理，得到了线性形式的目标量测模型。为了解决伪线性卡尔曼滤波存在的有偏性问题，提出了一种结合EKF（extend Kalman filter）的三维伪线性无偏卡尔曼滤波。仿真实验表明，该模型能够对非机动目标与机动目标有效跟踪，对于百公里级别的目标，当角测量误差从0.1°变化到0.5°，算法在仿真时间结束时均能将绝对位置误差降低至10 km以内，且算法的运行速度与EKF为同一个量级，同时兼顾了抗干扰能力、定位跟踪精度、运行效率的要求，能够为大场景下的目标跟踪提供有效方法。     

Robust extended Kalman filter with input estimation for maneuver tracking

This study investigates the problem of tracking a satellite performing unknown continuous maneuvers. A new method is proposed for estimating both the state and maneuver acceleration of the satellite. The estimation of the maneuver acceleration is obtained by the combination of an unbiased minimum-variance input and state estimation method and a low-pass filter. Then a threshold-based maneuver detection approach is developed to determinate the start and end time of the unknown maneuvers. During the maneuvering period, the estimation error of the maneuver acceleration is modeled as the sum of a fluctuation error and a sudden change error. A robust extended Kalman filter is developed for dealing with the acceleration estimate error and providing state estimation. Simulation results show that, compared with the Unbiased Minimum-variance Input and State Estimation (UMISE) method, the proposed method has the same position estimation accuracy, and the velocity estimation error is reduced by about 5 times during the maneuver period. Besides, the acceleration detection and estimation accuracy of the proposed method is much higher than that of the UMISE method.     

基于分段序列离散度的异步航迹关联算法

为解决异步不等速率航迹关联问题，提出一种基于分段序列离散度的异步航迹关联算法。定义分段混合航迹序列的离散信息度量，给出不等长航迹序列分段划分规则，通过计算离散度，利用经典分配法进行关联判定，并针对多义性问题设置二次检验环节。与传统算法相比，不需要时间对准，且具有不受噪声分布影响的特点。仿真结果表明，算法在航迹异步、传感器采样率不同等条件下均能以较高正确率稳定关联，并可有效分辨航迹交叉、分叉和合并等复杂情况，具有明显的优势。     

APPLICATION OF MVP IN REAL TIME IMAGE PROCESSING

Inthe field of communication,radar and im-age processing,real- time analysis demands somuch data that the traditional method can't bear,and therefore,the focus is transitioned to parallelprocessing.MVP( made by Texas Instrument)can integrate severalfunctions into one board to re-alize the image or voice processing system whichhas been made with several boards and severalchips before.MVP has five programmable digitalsignal processors in it,and is of MIMD structure.The crossbar connects five…     

交流伺服系统位置跟踪误差

首先提出采用比例和位置前馈复合控制的位置闭环调节器。位置前馈工作在完全补偿状态时,实现了恒速运行时间段内和定位结束后的稳态位置跟踪零误差。但由于目前广泛使用的梯形给定存在加速度突变,增大了动态位置跟踪误差,所以提出采用S曲线位置给定,避免加速度突变,可以大大减小动态位置跟踪误差。最后分析了负载变动对位置跟踪误差的影响,并提出了消除这种影响的途径和方法。仿真分析和实验结果证明了理论分析的正确性。     

基于微分器的轨迹线性化控制方法及其应用

针对当前轨迹线性化控制(TLC)方法对系统中的不确定性存在鲁棒性不足的问题,受非线性跟踪微分器设计思路的启发,提出了一种基于微分器设计原则的轨迹线性化控制方法.首先,引入二阶线性微分器(SOLD)的概念,通过理论分析指出了当前轨迹线性化控制方法中采用一阶惯性+伪微分器求取标称指令的微分信号时,会存在与二阶线性微分器类似的峰值现象,随后利用韩式跟踪微分器(TD)求取标称指令及其微分信号,避免了该现象的同时又赋予了系统在控制量的约束范围内调节响应快慢的能力;其次,通过构造期望的闭环系统,跟踪误差动态,直接获取线性时变(LTV)系统的控制量, 使得参数整定不再依赖于并行微分(PD)谱理论,在此基础上,将混合微分器(HD)的非摄动形式等价为期望的闭环系统跟踪误差动态,以提升轨迹线性化控制方法的鲁棒性,同时借助Lyapunov稳定性理论证明了受扰系统的跟踪误差最终一致有界;最后,利用所提出的轨迹线性化控制方法设计了高超声速飞行器的姿控系统并进行了相应的仿真.结果表明:存在大范围气动参数摄动的情况下,本方法仍具有较好的控制性能及抗干扰能力,能够满足高超声速飞行器快时变、高精度以及强鲁棒的控制需求.      

基于导纳原理的下肢外骨骼摆动控制

针对下肢外骨骼摆动过程中对操作者运动意图的识别和跟踪问题,首先提出了一种基于导纳原理的控制算法.该方法借鉴了物体运动过程中力和速度所具有的导纳特性,通过合理设计导纳参数将操作者与下肢外骨骼之间的交互力转化为外骨骼的期望运动轨迹.然后利用传统控制方法驱动外骨骼准确跟踪期望运动轨迹,最终实现操作者和外骨骼的协调运动.构建了包含交互力信息的人机系统模型,并在此基础上进行了仿真验证试验.仿真结果表明:相比于未驱动的外骨骼,正常摆动频率下操作者与外骨骼之间的交互力降低了约85%,并成功实现了对操作者运动的准确跟踪,误差在±0.3°以内.      

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。