基于容积卡尔曼滤波的卫星姿态估计

为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）的容积四元数估计器（Cubature Quaternion Estimator,CQE）估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示误差角,有效地避免了滤波过程中的奇异。为克服多传感器融合时运算效率低的问题,通过容积四元数估计器与信息滤波相结合,提出了一种容积信息四元数估计器（Cubature Information Quaternion Estimator,CIQE）。仿真表明角度和陀螺漂移初始估计误差较大时,新方法仍能取得良好的估计性能。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

一种水下航行体运动参数测量系统的设计

针对航行体水下试验的要求,设计了一种水下航行体运动参数测量系统。从该系统的原理算法、硬件设计和软件设计等方面进行了详细的阐述。该系统以采用硅微传感器的姿态测量系统（以下简称MTi）作为惯性测量组合,导航计算机采集MTi中的加速度计、陀螺和磁力计的原始传感器数据,结合捷联惯导四元数算法更新姿态矩阵,对航行体的姿态、速度、位置进行实时解算并存储解算结果,试验结束后通过上位机对试验数据进行读取。该测量系统多次应用于航行体的水下试验,获得了航行体水下运动参数。经试验验证,该测量系统性能可靠,可以满足水下航行体的运动参数测量的需求。     

捷联惯性导航系统姿态算法研究

用四元数和旋转矢量在捷联惯导系统中表示姿态矩阵,在圆锥运动的条件下,对旋转矢量算法进行了优化。对四元数、旋转矢量优化算法进行了仿真比较。仿真结果表明:等效旋转矢量算法明显优于四元数算法。     

中国月球探测进展(2011-2020年)

回顾2011至2020年10年来中国月球探测的进展,重点介绍嫦娥三号和嫦娥四号任务工程实施情况以及取得的主要科学探测成果,展望中国月球和行星探测的未来发展.     

倾转四旋翼飞行器垂直飞行状态气动特性

综合采用基于滑移网格技术的计算流体力学(CFD)方法与悬停状态气动干扰试验方法,对倾转四旋翼(QTR)飞行器垂直飞行状态的流场进行模拟与试验,研究飞行器垂直飞行状态气动特性以及部分参数对气动特性的影响.结果表明:倾转四旋翼飞行器在垂直飞行状态,前后旋翼之间干扰不明显,但旋翼与机翼的干扰明显;旋翼旋向对旋翼与机翼的干扰不...     

基于工程教育专业认证背景下地方特色院校“金课”建设的研究与探索

"金课"作为一项新提出不久的概念,许多重点院校和地方特色院校已经着手打造了一部分精品课程,主要是一些开放性课程和文法类课程,原因是这一类课程思维发散,教学手段多样,可以运用现代化信息技术手段采取线上线下教学模式。但是教育部推出的"金课"建设不单单只是针对于这些类课程,对于工科专业的课程建设,也需要打造"金课",尤其是以工程教育专业认证的标准和理念打造地方特色院校"金课",是我们这些地方特色工科院校需要重点研究和探索的。本文的研究重点在于如何把工程教育专业认证的理念与课程建设有机融合体现工科"金课"的"四性"。     

全球移动用户的福音首颗新一代"国际移动卫星"升空

2005年3月12日,人们盼望已久的首颗第四代“国际移动卫星”终于由美国宇宙神5火箭送入轨道。这颗世界容量、体积和重量最大的移动通信卫星,比第三代“国际移动卫星”功能强大100倍,将克服目前陆地移动通信网络覆盖小的缺陷,满足日益增长的数据和视频通信需求,尤其是其新宽带多媒体业务,可全面开启宽带移动卫星通信。     

基于ANFIS自调整EKF的微卫星姿态确定研究

针对太阳敏感器、磁强计以及惯性陀螺组成的微卫星姿态确定系统，设计了有陀螺测量和基于四元数差分法的无陀螺测量两种广义卡尔曼滤波器（EKF）。由于EKF设计复杂，通常参数计算和调整依赖地面系统，现应用自适应神经模糊推理（ANFTS）进行EKF的参数自调整；使用四元数避免了欧拉角法的奇异问题；采用高斯-牛顿误差最小法显著减少直接使用EKF的计算量。设计仿真数据进行算法验证，结果表明该方法能成功地得到姿态估计，ANFIS可以提高EKF精度，增强鲁棒性，而且便于最优的在轨自主导航。