微小型飞行器室内激光/INS融合定位方法研究

针对激光测距仪精度高、抗干扰能力强等优点,选用二维激光测距仪为外部传感器,辅助MIMU(微惯性测量组合)组成微小型飞行器的室内导航系统;结合留点(Residue Points)、Cox和IDC算法特点,设计了R-I-C(留点、IDC和Coxl)匹配算法组合策略(R-I-C激光扫描匹配算法),采用Kalman(卡尔曼)滤波器进行激光/MIMU融合定位;最后,在以ARM为核心处理器的硬件平台上进行定位仿真。仿真结果表明:R-I-C算法满足设计要求;激光/MIMU融合定位方法具有良好的性能,能实现微小型飞行器的室内高精度定位。     

解耦分布式滤波器在惯导初始对准中的应用

介绍了一种采用Ｌｕｅｎｂｏｒｇｃｒ标准变换阵的最优分布式卡尔曼滤波器及其在捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）初始对准中的应用．该滤波器是由原高阶系统通过Ｌｕｃｎｂｅｒｇｅｒ标准变换阵变换后组成的．把系统分割成ｍ。个彼此解耦的低价子系统，从而形成了ｍ个独立的子滤波器，适用于多微处理器并行计算，大大提高了滤波的实时性。本文还对高阶系统中出现的不可观测状态的滤波作出处理。     

TDMA扩谱通信系统中精同步的实现与性能分析

扩谱通信中一个最基本的任务就是实现本机的伪随机信号与接收的伪随机信号的同步。本文讨论了一种新的精同步方法,这种方法不同于目前常用的延迟锁定环和τ-抖动环,它采用了声表面波(SAW)卷积器作为接收机的可编程匹配滤波器,利用相关峰位置偏移而得到了本机时钟脉冲的相位调整,从而解决了一类时分多址(TDMA)传输突发信息符号的扩谱通信系统的精同步问题。文中概述了两种精同步的方法,分析和计算了它们的同步性能,并给出了一种同步方法的实验结果和数据。     

GPS组合系统在飞机进场着陆中的应用

本文研究了用全球定位系统/捷联惯导/无线电高度表(GPS/SINS/RA)组合导航系统进行飞机精密进场着陆的可行性。提出了系统的组合方案。建立了组合系统的数学模型,应用组合卡尔曼滤波技术,按18颗导航星的布置方案,应用GPS仿真器,在考虑飞机沿3°倾斜角下滑线进行着陆飞行时,对组合系统进行了计算机仿真。仿真结果表明,当GPS接收机采用P码,或采用C/A码再使用差分和伪卫星技术时,组合导航系统能够达到国际民航组织(ICAO)提出的精密进场着陆时的定位精度要求。     

基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究

视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理，而不是对整个特体的图像进行处理，这样可以减少图像处理的区域，提高伺服系统实时性，为了达到这一目标，文中利用推导出的方程作为约束条件，建立约束卡尔曼滤波器，该滤波器在系统中作为预测器使用，利用它跟踪的特征点下一位置进行预测，与普通卡尔曼滤波器相比，这一预测精度有了很大的提高，这样就可以缩小图像处理的窗口，文中还利用视觉雅可比映射矩阵，求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程，利用这一方程可以控制机器人的运动，完成特征点的跟踪，从仿真结果来看，使用这些方法减小了图像处理的区域，提高了图像处理的速度和系统的实时性。     

DESIGN & REALIZATION ON GPS/INS INTEGRATED NAVIGATION SYSTEM

讨论了应用卡尔曼滤波器的ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统,其中包括理论、方案与实际的ＩＮＳ和ＧＰＳ接收机的结合,研究的重点是对系统误差的建模及组合的实现,以及松组合和紧组合等各种组合方式等。该ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航开发系统,可以有效和经济地用于组合导航系统的研究和设计,在实际应用中起到了非常有效的作用。该系统不仅仅是一个计算机辅助设计软件,而且可以对实际获得的惯导和ＧＰＳ数据进行半物理仿真。开发系统的核心软件可以方便地转换成实际组合系统中的工程应用软件。应用结果表明,开发系统的设计思想和组合方案是成功的,可以取得良好的导航结果。     

SINS空中初始对准滤波器的设计

论述了一种捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）空中对准的方法，它通过适当地增加卡尔曼滤波器系统方程中的白噪声来补偿由模型简化而带来的系统噪声，并通过大幅度的机动来克服外界环境的干扰。仿真表明，它不仅能在较短的对准时间内获得高对准精度，而且对系统噪声和环境噪声有很强的鲁棒性。     

基于混合卡尔曼滤波器的涡轴发动机模型自适应修正

针对因发动机个体性能差异和性能衰减引起的发动机模型与真实发动机之间的失配问题,提出一种基于混合卡尔曼滤波器的模型自适应修正方法。以MATLAB下封装的GasTurb模型为基础,将其输出作为卡尔曼滤波器的基准值,将发动机部件修正因子作为滤波器的增广状态变量进行估计,再将所得到的部件修正因子作为GasTurb模型输入对发动机个体性能进行计算。以涡轴发动机为应用对象,利用试验数据验证了该方法的有效性和工程实用性。     

基于预滤波器和两级AIME的GNSS/INS超紧组合慢变故障检测

针对包含预滤波器的GNSS/INS非相干超紧组合架构,提出了一种基于预滤波器的两级AIME慢变故障检测方法。该方法首先基于预滤波器构建第1级AIME检测,并设计了关于第1级AIME检测统计量的检测量Kalman滤波器。在发生慢变故障时,第1级AIME故障检测统计量存在递增趋势。对于检测量Kalman滤波器而言,这种递增趋势也可视作一种慢变故障。以检测量Kalman滤波器为基础,构建了第2级AIME检测算法,以达到减小故障检测时间的目的。在单星和两星伪距慢变故障场景下,进行了仿真与对比分析。仿真结果表明,所提方法能够正确识别故障卫星并且可以显著减小慢变故障的检测时间。对于小变化率的慢变故障,所提方法在检测时间上的优势更加明显。     

数字滤波器在非定常气动实验数据处理中的应用

过失速非定常气动测力和大迎角动导数等实验数据是动态的,其背景噪声和机械振动对天平测力的干扰很大,有时无法获得有用数据,为此必须对数据进行数字滤波处理。本文主要介绍数字滤波器的建立和应用,以及滤波器参数的选择对气动特性的影响。