基于随机与区间分析的状态方程不确定性比较

基于现代控制理论中状态方程的求解算法,对具有参数不确定性的控制系统采用非概率区间分析方法与随机控制理论进行研究。首先明确实际工程应用中不确定性的概念和影响,分别建立了区间值和随机过程2种描述方法,求解系统的响应区间,并分为与初始条件和输入相关的零输入和零状态两部分不确定量。根据区间数学中的区间函数扩张原理和概率统计理论中的切比雪夫不等式,从数学证明和数值计算2个方面,分别用非概率区间分析和概率统计方法求解不确定系统的响应,并对二者进行比较,分析其相容性。结果表明,在由概率统计信息得到不确定性变量的区间向量为系统输入的情况下,非概率区间分析方法得到的响应区间包含由随机控制理论得到的响应区间。     

基于卡尔曼滤波和ABS控制输入的车速估计

在现有的轮速估计算法基础上,研究了一种基于参数自适应卡尔曼滤波和ABS(Anti-lock Braking System)控制输入的车速估计算法.该算法首先以四轮轮速为输入,利用ABS控制状态信息估计车辆的制动减速度,然后综合减速度和轮速信息分别估计左、右侧的参考车速.使用自适应卡尔曼滤波针对不同的滑移状况更新协方差矩阵,并采用真实的ABS制动试验数据检验所提出的算法,结果表明:该算法在各种路面条件下都能估计得到合理的参考车速.      

基于动基座重力梯度仪的导弹主动段飞行状态估计

弹道导弹主动段由于惯导系统工具误差和扰动引力的影响,使得导弹关机点状态参数偏离标准关机状态参数,大大影响了导弹的命中精度.为此,提出了基于动基座重力梯度仪的导弹主动段飞行状态估计方案,利用动基座重力梯度仪测得的导弹实际位置引力梯度信息,采用卡尔曼滤波方法,修正导弹当前的飞行状态.通过初步仿真,证明该方法理论上是可行的.     

海杂波的多重分形判定及广义维数谱自动提取

海杂波中的微弱目标检测历来是一个难题,传统的检测方法一直不能得到较好的检测效果。多重分形理论的引入为海杂波中微弱目标检测提供了一个很好的途径。文章提出了多重分形无标度区间自动识别的改进算法,既保留了该算法的客观性,又降低了它的保守程度,使估计的区间更贴近真实无标度区间,同时实现了广义维数的自动计算。实验证明,该方法优于原方法,结果更为精确。     

离散系统LMI滤波技术

给出了一种离散系统最优滤波器的线性矩阵不等式（ＬＭＩ）设计方法。在系统干扰噪声能量有界情况下,将有约束的滤波问题转换为无约束的最优状态估计问题。利用ＬＭＩ方法给出了最优无偏滤波器存在的充分必要条件,所得滤波器的阶数小于系统状态个数。将ＬＭＩ方法应用于飞机飞行试验数据处理中,分析了实际飞行条件下飞机运动的模型,并对该模型进行扩展线性化处理,得到了一个较易实现的ＬＭＩ滤波算法。仿真结果表明,所提出的算     

一种基于李群描述的深空探测器姿态估计方法

针对深空探测器姿态估计问题,提出了一种基于星敏感器的深空飞行器姿态估计新型算法,用李群替代了传统的四元数来描述姿态,避免了四元数转换为姿态矩阵产生的非唯一性和复杂计算等问题。该算法给出了基于星敏感器的姿态观测方程和空间中刚体的运动学模型在李群下的描述并提出了一种基于李群的滤波算法,完成了深空飞行器动态姿态的确定。该线性化模型解决了传统非线性模型在滤波过程中产生的误差,同时省去了四元数转化为姿态矩阵的步骤,减少了计算量。最后,仿真实验中对比了传统的基于四元数的姿态确定算法,可以看出该算法具有更好的稳定性和准确性。     

非合作目标智能感知技术研究进展与展望

智能感知是实现航天器在轨精细化操控过程的关键技术,是在轨服务技术智能化的重点发展方向之一。空间目标智能感知包括位姿测量、三维重建与部位识别等关键技术,涉及小样本、多模态、模型适应与高维数据等问题。从工程应用角度出发,对非合作目标智能感知技术的研究现状进行系统的梳理与总结。首先,总结典型非合作在轨感知系统与光学敏感器技术的发展现状;其次,归纳总结了非合作目标智能感知涉及的关键技术;最后,基于研究现状总结和关键技术分析,探讨了非合作目标智能感知目前存在的主要问题,并给出后续发展的建议。     

基于三维点云重建的助推器位姿估计

助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像 点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算。测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上。     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务、碎片清除重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms, FPFH）特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态、位置进行解耦,实现空间非合作目标相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供理论与技术支撑。     

单向分类随机模型方差分量的经验Bayes估计

对于在质量控制、生物育种以及计量经济等方面有着广泛应用的单向分类随机模型 其中y_(ij)为观测数据,ε_i～N(0,σ_1~2)为随机效应,ε_i～N(0,σ_2~2)是随机误差,通常要求考虑对其参数μ,σ_1~2,σ_2~2作出估计,特别是对方差分量σ_1~2,σ_2~2的估计。而在目前常见的估计方法中,大都有一个共同的缺点,即不能保证方差分量估计的非负性。本文采用经验Bayes方法,在平方损失下,利用密度函数及其偏导数的核估计构造出方差分量的一个经验Bayes估计,这个估计是非负的。并证明了这种估计是渐近最优的,在一定条件下,其收敛速度可任意地接近于0(n~(-1/2)。