机动目标跟踪-火控综合系统动态品质分析

研究了机载雷达机动目标跟踪算法,用强迫奇异摄动技术求出了三维追逃微分对策问题的次最优策略。借助于上述算法和策略,建立了一种符合实战情况的跟踪－火控综合系统。从大闭环角度对该综合系统动态品质进行了详细的仿真研究。结果表明,该综合系统能较长时间地锁定目标,准确地实现对目标的三维攻击,并且避免了求解最优控制中经常出现的两点边值问题,使数值计算量大为减少。     

飞机纵向非线性系统的鲁棒输出跟踪控制器设计

研究了单输入单输出非线性不确定系统的鲁棒输出跟踪控制。在标称系统可输入/输出线性化、不确定性项有界且满足广义匹配条件的情况下,可得到系统的高增益鲁棒输出跟踪控制器。鲁棒控制器仅依赖于设计参数和不确定性的界。将该方法应用于飞机纵向高阶非线性动态的控制器设计,并进行了数字仿真。结果表明了该方法的有效性。     

空间飞行器大角度姿态跟踪机动问题研究

研究了姿态跟踪机动问题。通过引入视线坐标系,将时变终端条件的控制问题转化为定边界的控制问题。建立了飞行器相对于视线坐标系的四元数姿态运动学模型,提供了由已知信息计算姿态四元数的函数关系,引入了气度欧拉角变换,基于拟欧拉角信号设计了跟踪机动控制律。通过对空间预警卫星监视低轨道飞行器问题的仿真,验证了设计的正确性。     

具有初始动量的空间机械臂零反作用轨迹跟踪

对具有初始动量的自由漂浮空间机械臂系统进行了研究,考虑其执行在轨任务时便已经具有的动量,根据系统的构型参数建立运动学模型,再采用拉格朗日第二类方程建立动力学模型。利用空间机械臂系统具有冗余自由度这一特性,推导运动学和动力学方程,得到了零反作用运动方程,消除了基座和机械臂之间的角速度耦合作用。末端运动轨迹用多项式插值函数来逼近,根据给定的机械臂末端初始和终止状态来规划其运动轨迹,并将机械臂末端的工作空间转换到关节空间中。根据已知的动力学模型,设计合适的比例-微分（PD）控制率。仿真结果表明,通过选择合适的增益反馈矩阵,机械臂末端能平稳地跟踪目标轨迹,同时,机械臂的运动不会对基座的姿态产生扰动,保证了基座姿态的稳定性及航天器的正常运行。     

中心刚体-柔性悬臂梁系统的位置主动控制

以往对中心刚体-柔性悬臂梁系统的主动控制研究多是基于零次近似模型和线性化模型进行的，而且认为零次近似模型为足够精确动力模型，但是已有研究结果显示出，零次近似模型在对系统动力学行为进行描述时存在某些局限性。本文采用一次近似模型对中心刚体-柔性悬臂梁系统的位置主动控制进行研究，其中控制律采用最优跟踪控制理论进行设计。仿真结果显示，传统的零次近似模型存在着失效的可能，最优跟踪控制方法能使中心刚体-柔性悬臂梁系统到达期望的指定位置，并可使系统的残余振动得到抑制。     

一种自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法及其应用

在被动方式下对目标进行跟踪 ,由于系统的可观性较弱 ,很容易引起状态误差协方差矩阵的过早跳变而导致系统发散。为此 ,本文研究了一种新的卡尔曼滤波算法 -自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水面目标被动跟踪。由于该算法的协方差更新采用状态滤波值计算雅可比矩阵 ,因而具有更好的一致性。仿真结果表明 ,该算法可以克服观测模型线性化误差带来的不良影响 ,改善由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题 ,具有良好的鲁棒性、快速性和精确性。     

一种新的弹道导弹雷达跟踪算法

提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法。传统的弹道导弹跟踪方法，利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波，取Taylor展开的前两项，可能引入较大的线性化误差，导致跟踪精度不高。在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述，并利用迭代的扩展卡尔曼对非线性的目标量测模型进行线性化。对新算法和扩展卡尔曼滤波算法进行Monte-Carlo仿真比较。仿真结果表明新算法的模型更准确，跟踪性能更好。     

星间链路角跟踪系统校相分析

中继星和用户星之间的Ka天线角跟踪系统是最典型的星间链路角跟踪系统。文章叙述了用户星角跟踪系统校相指标要求,分析了角误差电压的交叉耦合,简述了校相方案。     

三体随动跟踪式重力卫星姿态与无拖曳控制方法

采用非接触洛伦兹力执行器代替微推进系统,提出一种“质量块—载荷舱—平台舱”三体随动跟踪式重力卫星总体架构,避免传统低低跟踪重力场测量卫星设计中的质心波动与执行机构带来的动力学不确定性影响。其次,建立了该架构下的卫星姿轨耦合动力学模型,并在此基础上针对动力学非线性耦合项的影响,构建了一种基于带宽参数化自适应补偿的复合自抗扰控制方法,提升姿态与无拖曳控制性能。最后,采用数学仿真验证了所提出的重力卫星总体架构及其控制方法的有效性。仿真结果表明,该方法有效提升了系统的频域性能。     

改进的迭代粒子滤波法在GPS数据处理中的应用

研究粒子滤波方法(PF)处理GPS测量数据.采用迭代Kalman滤波方法产生粒子滤波器中的粒子,得到更精确的目标状态估计.同时利用目标运动方程向后外推目标状态,综合利用外推的目标状态以及历史现测数据确定各粒子的权值,降低现测随机误差的影响,从而提高粒子滤波器的性能.采用改进的粒子滤波方法处理GPS测量数据,仿真结果表明...