辅助型GPS接收机中伪码相位延时及其不确定度估计算法研究

快速捕获卫星信号是研制辅助型GPS (A-GPS)接收机所必须解决的一项关键技术. 针对A-GPS接收机能从辅助数据中获取有效星历的特点, 本文提出了一种伪码相位延时及其不确定度估计算法. 该算法在对建立的信号发射时刻方程泰勒展开的基础上, 利用辅助信息建立了伪码相位延时及其不确定度估计方程. 分析和仿真表明, 提出的算法能有效压缩剩余卫星伪码相位延时不确定度, 加快A-GPS接收机的捕获速度.      

基于模糊控制的组合导航算法

文章提出一种根据信号残差（新息）对导航信息进行自适应噪声协方差调整的算法,由此得到导航参数的最优状态估计。其中重点研究了模糊控制对滤波器的动态调整,建立模糊滤波控制的模型,并与传统卡尔曼算法进行比较。仿真结果表明,基于模糊控制器的卡尔曼滤波器很好地限制了数据的发散,并在很大程度上提高了系统的稳定性。     

基于联邦卡尔曼滤波的月球车自主导航方法

月球车自主导航系统是其完成月球探测任务的基础和关键,因此针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于天文导航与航位推算相结合的月球车自主导航方法.首先根据月球车运动模型建立了系统的状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度和方位角为观测信息建立了天文子导航系统,以航位推算系统输出的航向角速率和月球车行进距离为观测信息建立了DR子导航系统,并采用了联邦卡尔曼滤波实现导航信息的最优估计和信息综合以增加导航系统的可靠性和容错能力.最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置和航向估计精度,同时该方法有效提高了月球车导航系统的可靠性和容错能力,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法.     

极地科考小型无人飞行器

针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用.     

组合服务控制流测试

结合Web服务本体语言(OWL-S,Web Ontology Language for Services)和线性时态逻辑理论(LTL, Linear Temporal Logic),研究用于测试的组合服务流程形式化描述方法和动态测试信息分析方法.将OWL-S作为组合服务的需求参考模型,采用组合服务标准和形式化描述方法相结合的方式,用线性时态逻辑刻画OWL-S控制结构的动态语义,明确地表示出控制结构中各成分的执行顺序.进一步用线性时态逻辑公式集合描述组合服务的控制流需求,从而使原子服务的交互模式有了明确的表示.基于这种交互模式表示,采用LTL在有限状态序列上的语义,对组合服务实现执行过程中获取的动态信息进行分析,测试组合服务实现的执行过程与组合服务控制流需求的一致性.     

以冲压发动机为动力的飞行/推进综合控制

对以冲压发动机为动力的超声速飞行器进行了巡航状态下的纵向飞行/推进综合控制研究。建立了考虑系统干扰和传感器噪声的系统模型。为消除静差,使用积分型LQG方法进行了飞行/推进综合控制。仿真结果表明,所设计的飞行/推进综合控制器抑制了高度和速度通道之间的耦合,具有一定的抗噪声干扰能力。     

复合Halpern迭代逼近可数个增生映像的公共零点

设E是严格凸和自反的实Banach空间且其范数是一致Gateaux可微的,K是E中非空闭凸子集,Ai：K→E（i∈N）是m-增生映像且公共不动点集非空,u∈K是给定点,X1∈K是任一初始点,{αn}^∞ n=1、{β}^∞ n=1是[0,1]中的实数列且满足如下条件：（i）lim n→∞αn=0,∑^∞ n=1 αn=∞,∑^∞ n=1｜αn＋1－αn｜〈∞;（ii）lim n→∞βn=0,∑^∞ n=1｜βn＋1－βn｜〈∞。设{Xn}^∞ n=1是由下面复合Halpern格式定义的迭代序列：{yn=βnXn＋（1-βn）SXn,n≥0 Xn＋1=αnu＋（1-αn）yn其中S=∑∞ i=1ξiJAi,JAi=（1＋Ai）^-1（i∈N）,那么{Xn}∞ n=1强收敛于{Ai}i∈N的公共0点。本文的结果改进和推广了Zegeye和Shahzad,Ofoedu以及其他作者的相应结果。     

基于LMI的鲁棒滤波在无人机飞控系统中的应用

针对无人机在实际飞行过程中存在外界干扰以及传感器量测噪声的问题,应用线性矩阵不等式理论对无人机飞控系统进行了降阶鲁棒滤波器设计.讨论了适用于连续系统的降阶鲁棒滤波算法以及滤波器存在的条件.最后,进行了无人机纵向高度保持阶段的数字仿真,给出迎角与俯仰角速度的仿真曲线,仿真结果验证了该算法的合理性和有效性.     

卫星编队飞行的相对轨道自主确定研究

为了研究卫星编队飞行相对轨道的自主确定,基于相对轨道根数建立编队卫星间的相对运动方程,利用测量所得到的星间距离和方位信息作为观测量。不同于目前广泛采用的扩展卡尔曼滤波算法,设计Unscented Kalman Filter(UKF)算法实现卫星编队飞行的相对轨道自主确定。仿真结果表明这种相对轨道自主确定方案能获得较高的定轨精度。     

两步法快速解算编队卫星GPS模糊度

为克服卫星编队飞行实时相对定位中双频模糊度解算速度慢的缺点,结合扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filter),首先采用少数个历元(如10个)相位平滑伪距相对定位结果与 L₆的平均值对滤波初始化,再根据两步法解算双频模糊度,即先解算并正确固定宽巷模糊度,获得较准确的基线分量估值,然后采用选权拟合方法,将基线分量作为约束条件解算并固定双频模糊度.仿真算例计算结果表明,当宽巷模糊度正确固定后,编队卫星间相对定位误差在5cm以内,两步法可以在较短时间(约3min)内固定双频模糊度,为精确解算编队卫星的相对状态提供保障.