基于全局估计的联邦卡尔曼滤波信息同步方法

组合导航系统一般采用联邦卡尔曼滤波作为基本的状态估计方法。由于各导航子系统的观测周期一般不相同 ,因而存在导航系统的观测时刻与滤波器的滤波时刻不一致的问题。本文提出了一种应用全局估计量与不同步观测量共同进行时间更新 ,以获取同步观测信息的方法 ,并应用仿真运算证明了该方法的有效性     

捷联惯导加速度计尺寸效应误差建模及其标定

高动态条件下,加速度计（简称加计）的尺寸效应将成为捷联惯导系统精确导航的重要误差源。这个误差源于加计组合中三个加计振动中心（有效的加速度测量点）的不重合。从几何角度对加计尺寸效应误差进行了建模。设计了三类基于精密三轴速率转台的加计尺寸标定方案,即匀角速度旋转、匀角加速度旋转和正弦角加速度旋转方案。以旋转过程中捷联惯导系统的速度输出作为量测,利用Kalman滤波器可以实现对加计尺寸系数的有效估计。利用分段定常系统可观性分析方法研究表明,三类旋转标定机动均能使系统状态完全可观测。仿真结果证明了三类标定方案的有效性,而以匀角速度旋转方案估计过程最平稳,以正弦角加速度旋转方案估计精度最高。     

无人机航路与传感器联合控制优化算法研究

对无人机航路与传感器联合控制优化算法基本原理及研究情况进行了初步分析,主要利用交叉熵、粒子群优化、模型预测控制等三种方法构建了针对无人机航路与传感器联合控制优化问题的求解算法,力图为解决该问题提供一些新的方法或思路。     

大规模场景的百分比近邻软阴影绘制算法

针对传统软阴影绘制算法在面对大规模三维场景时绘制效率较低的问题,文章基于四叉树加速结构的阴影图构建,研究了邻域节点的搜索方法和遍历顺序的选择方法,提出了一种基于四叉树的百分比近邻软阴影算法。实验结果表明,与传统算法相比,该方法能够有效提高大规模三维场景的软阴影绘制效率,且性能稳定,可以渲染出高质量的软阴影效果。     

基于变分贝叶斯的星载雷达非线性滤波

星载雷达由于其探测范围广、距离远、全天候等优点,在预警防御系统中占有十分重要的地位。然而,由于观测平台的高速运动以及摄动干扰、传感器观测非线性等问题,使得星载雷达目标高精度跟踪带来严峻挑战。针对星载雷达非线性状态估计问题,采用一种基于变分贝叶斯的非线性滤波方法,该方法通过将非线性状态估计问题转化为优化问题,通过迭代优化获得了闭环解析解。此外,针对坐标变换中俯仰角量测缺失问题,提出了一种基于先验目标高度的俯仰角估计方法。通过数值仿真,验证了所提方法较传统非线性滤波方法,如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波,具有更好的估计精度。     

描述颗粒沉积动力学演变过程的一种随机算法

为了解决普通Monte Carlo算法计算精度和计算代价无法协调的矛盾,发展了一种新的多重Monte Carlo(MMC)算法求解考虑多分散性颗粒沉积的通用动力学方程,该算法引入加权虚拟颗粒的概念,基于时间驱动MonteCarlo技术,模拟过程中保持虚拟颗粒数目和计算区域体积不变。首先详细介绍了考虑颗粒沉积的MMC算法,包括时间步长的设置、颗粒是否沉积的判断、沉积后果的处理等。然后选定三个存在理论分析解的特殊工况对MMC算法进行验证,数值模拟结果与相应的理论分析解符合很好,表明该算法具有较高的计算精度,同时该算法计算代价很小。     

跟瞄激光雷达扫描图像的实时滤波算法

为实现跟瞄激光雷达的高精度实时跟瞄,对雷达三维信息实时滤波算法进行了研究。对方位信息,用卡尔曼滤波算法滤波,在保证实时性的同时获得了较好的滤波效果;对距离信息,用去边缘点3×3小窗口中值滤波算法,实现了对距离信息的准实时性滤波。研究表明:该信息处理滤波算法既有优良的滤波性能,又能保证实时性,可提高测角和测距精度,改善整机的实时跟踪性能。     

商用现货器件在卫星中的应用

在卫星设计过程中,采用商用现货(COTS)电子器件替代传统卫星研制中昂贵的高等级产品来降低研制成本是行之有效的方法。文章总结了商用现货器件在卫星中应用时所面临的空间环境干扰,并针对单粒子翻转问题提出冗余设计和特定电路设计等策略。对当前国内外卫星中采用的各种COTS器件设计方法进行了论述,分析了各种提高商用现货器件可靠度方法的优缺点,并结合已经发射的BIRD、ARGOS等卫星和正在研制的容错结构,综述了COTS器件在卫星中的应用,分析了COTS器件的作用和使用方法。文章内容可为工程实践提供一定的参考。     

沟槽平板颗粒沉积特性和气膜冷却性能

通过将平板上的气膜冷却孔嵌入横向沟槽中,探究沟槽深度对平板颗粒沉积分布和气膜冷却性能的影响.结果表明:沟槽结构的存在改善了平板表面的颗粒沉积情况和气膜冷却性能,并将一定颗粒阻隔在沟槽内部.在同一吹风比下,沟槽深度的增加使得整体的颗粒碰撞效率增大.在吹风比较小时,3种沟槽深度的结构减小了平板颗粒的沉积和捕获,并改善了冷却...     

随机系统的后验椭球条件滤波方法

针对在随机系统中存在着不确知的控制输入,且系统的状态以及随机干扰的分布和参数未知情况下,基于后验椭球逼近的原理,提出了随机系统的后验椭球条件滤波方法,以保证所求解的椭球序列是包含着系统状态估值域的最小椭球序列.该方法是当先验统计信息不足时,尤其当系统状态及随机干扰的分布形式未知时,是解决随机系统状态估计的有效途径之一.