UKF参数估计在三体Lambert问题中的应用

为了快速精确地求解三体Lambert问题,提出了一种新的基于无损卡尔曼滤波(UKF)参数估计的数值求解算法,该算法由初值猜测和精确解求解两部分组成.首先,基于地月系统二体模型,通过简单迭代求解三体Lambert问题的初值.然后,将三体Lambert问题对应的两点边值问题转化为参数估计问题,通过UKF滤波算法求解,可得到收敛的精确解.该算法是基于概率估计理论的,不仅避免了传统数值方法推导相关梯度矩阵的复杂性,而且降低了三体Lambert问题对初值精确度的要求,从而显著降低了三体Lambert问题求解的难度.数值仿真表明,该方法求解效率较高,具有良好的鲁棒性,与微分修正算法、二阶微分修正算法对比具有更大的收敛域.      

单纯形法原理及其扩展

详细阐述单纯形法的基本原理,并就使用单纯形法过程中经常遇到的如何寻找初始基本可行解,如何减少单纯形法的计算量以及如何将大规模复杂问题分解成若干个规模较小的简单问题等方面给予简答。     

基于单个长基线干涉仪的运动单站直接定位

针对以往单站无源定位系统中采用的多通道干涉仪或阵列测向系统复杂、易受通道间幅相不一致性影响等缺点,提出了一种基于信号子空间分解的运动单站单个长基线干涉仪(LBI)直接定位(DPD)方法。该方法采用量子粒子群优化(QPSO)方法获得定位初值,再利用Newton迭代方法得到精估计值。仿真结果表明:增加观测器的机动性,可对辐射源实现快速无模糊的定位;定位性能在较高信噪比(SNR)下可接近定位误差的克拉美-罗下限(CRLB),在低信噪比下优于多通道干涉仪仅测角(BO)和长基线相位差变化率定位方法。     

基于北斗导航检测平台的时间量值传递系统研究

研究了基于北斗卫星的北京市导航检测平台的时间量值传递系统,它以卫星共视法作为数据比对的条件,采用修正值预估技术和相位补偿技术来提高铷钟的准确度与稳定度。本系统可实时地将地方原子时标与UTC（NIM）进行比对溯源,实现北斗卫星导航检测平台的时间量值可靠传递,保证地方原子时标与国家时间基准UTC（NIM）同步差在±10ns以内,以满足北斗导航产品研制、开发和应用的需要。     

基于高阶奇异值分解的LPV鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器线性变参数（LPV）模型建模中准确度与复杂度之间的矛盾性,提出了一种基于网格化张量及高阶奇异值分解（HOSVD）的凸多胞LPV模型建模及控制方法。首先基于雅可比线性化给出了大包线网格化模型的张量描述形式,然后提出了一种基于HOSVD的多胞LPV模型生成算法,将网格化模型表述为有限个线性时不变（LTI）顶点及权重函数的组合,并基于舍弃的奇异值给出了建模误差的指标,最后结合某航天飞机再入段六自由度非线性模型进行了大包线鲁棒LPV控制器设计与仿真验证,结果表明该方法可获得计算复杂度低且保证建模精度的LPV模型,设计的鲁棒变增益控制器能够使系统快速跟踪姿态角指令信号,并能够保证系统的稳定性和鲁棒性。      

压气机动静叶干扰的非定常流动特性

采用大涡模拟(large eddy simulation,LES)方法计算动叶尾迹对静叶干扰的流场信息。利用涡量分布揭示动叶尾迹在静叶通道内的演化过程,利用压力梯度识别激波结构及波振源,运用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法对静叶通道内流场的时空结构进行模态分解。结果表明:流场中存在3处波振源,分别位于动叶尾缘、静叶前缘和静叶尾缘处;发现静叶通道内流场的频谱具有多峰值现象,模态分解的第1阶流动代表动叶尾迹在通道内随时间迁移,对应频率为动叶通过频率(blade passing frequency,BPF)是通道内旋涡非定常波动的主导频率;第2阶流动是动叶通过频率的2倍频流动,旋涡的空间尺度为1阶模态的1/2,为更小尺度的扰动。      

一种飞行迎角和侧滑角解算方法研究

水陆两栖飞机的机身外形复杂,采用单一迎角传感器难以消除侧滑角的影响。对某大型水陆两栖飞机的前机身模型进行风洞试验,根据机身两侧迎角传感器受侧滑角影响的特点,在机身两侧对称位置安装迎角传感器,研究左右两侧迎角传感器的测量值随模型迎角、侧滑角的变化规律;根据左右两侧测量值的均值和差值,反算得到飞行迎角和侧滑角,并对此迎角、侧滑角解算方案进行试飞验证。结果表明：机身两侧安装迎角传感器可以消除侧滑角影响,从而得到准确的迎角信号,还可根据左右迎角差值计算得到侧滑角,采用机身左右两侧的迎角传感器解算飞行迎角和侧滑角是可行的。     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。     

基于多径信号衰落特性的快速DOA估计算法

针对低空测向,提出了一种基于多径衰落特性的快速波达方向估计算法。先给出了一种新的基于时域数据块平滑(TDBS)解相干方法,无阵列孔径损失,对阵列结构无要求,再分步分辨相干和非相干信源,用少数阵元进行迭代解相干处理,降低了算法的运算量,可分辨更多信源。算法无需特征值分解,有较强的实时性。仿真结果表明算法理论正确且有效。     

高超声速飞行器上升段最优制导间接法研究

高超声速飞行器的机身－推进一体化设计使得气动和推进之间存在强非线性耦合,本文针对高超声速飞行器的特点,提出了求解最优上升轨迹的一种可行方案。在零侧滑角和力矩瞬间平衡假设下对上升段飞行问题进行最优建模,将质量引入为状态量,以最省燃料为指标,以推力方向为最优控制量,根据极大值原理推导一阶最优条件。为数值求解两点边值问题,以解析解作为初始猜想,应用经典的有限差分方法和改进的牛顿法,在满足攻角过程约束下,通过同伦算法迭代求解最优轨迹。仿真在给定的初始约束和终端约束下进行,结果表明该制导算法能够实现对高超声速飞行器上升轨迹的优化,以参考面积为同伦参数的迭代方法,能够保证算法的收敛性和快速性。