简化DDF算法及其在单星对星无源定轨跟踪中的应用

单星对星无源定轨跟踪是典型的非线性滤波问题,其中非线性滤波算法至关重要.DDF.算法具有良好的精度与稳定性且适用范同更广,不过计算量较大.单星对星无源定轨中系统噪声通常是加性高斯的,根据这一特点对标准DDF算法进行简化.简化后加性噪声可以进行单独处理,基于此,提出一种计算复杂度更低的SD-DF算法,并运用于仅测角条件下的单星对星无源定轨跟踪.SDDF算法具有比EKF更高的精度和更好的稳定性,其性能与标准DDF相同但是计算耗时更少,特别适合于单星对星无源定轨跟踪实时处理.     

基于多滑模控制器融合的高超声速飞行器再入段跟踪控制方法

针对高超声速飞行器再入段滑模跟踪控制存在的抖振剧烈问题,提出一种基于多滑模控制器融合的跟踪控制方法.该方法采用动力学模型对高超声速飞行器再入过程进行描述,建立高超声速飞行器的攻角、侧滑角和倾斜角跟踪控制方程,结合准二阶连续滑模控制器和超螺旋滑模控制器对再入段进行分阶段的跟踪控制,分别削弱抖振影响,提高跟踪控制性能.通过模型仿真对所提跟踪控制方法的有效性和可行性进行验证,结果表明该控制方法可有效实现高超声速飞行器的轨迹跟踪,在控制力矩响应和姿态角速度跟踪误差积分值上较传统方法具备明显优势,可有效抑制抖振,提升飞行稳定性.     

智能天地一体化网络的卫星跟踪测控技术综述

随着卫星互联网和我国航天测控技术的不断进步,航天测控网络朝着智能化、一体化的方向发展,在自主测控、资源分配等方面进展良好。因此,建立智能天地一体化的航天测控网是我国航天未来发展的重要目标。针对智能航天测控网中的跟踪测轨、遥测和遥控三个方面,分别介绍了相关原理与技术。同时,结合CCSDS提出的空间数据链路标准协议详细介绍了TM、TC、AOS、Proximity-1以及USLP标准,分析了不同标准所使用的技术与实际应用。本文从数据链路层和物理层的角度介绍了智能航天测控系统的工作原理及技术要求,为我国智能天地一体化卫星测控通信网的研究提供参考并予以展望。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。     

陀螺仪随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波

MEMS陀螺仪由于小体积、低价格等优点在民用领域得到了广泛应用,但是由于工艺水平限制,MEMS陀螺仪测量数据中存在大量的随机误差。为了减小MEMS陀螺仪测量的随机误差、提高测量精度,提出了基于渐进遗忘多新息Kalman滤波的随机误差滤波方法。建立了MEMS陀螺仪随机误差的AR模型,在经典Kalman滤波中引入了多新息修正方法,并使用渐进遗忘因子削弱历史数据的积累干扰作用,从而给出了随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波方法。同时,使用经典Kalman滤波和渐进遗忘多新息Kalman滤波对MEMS陀螺仪输出数据进行处理,并使用Allan方差分析各噪声含量,可知：渐进遗忘多新息Kalman滤波后的数据其QN噪声比经典Kalman滤波减小了2个数量级,ARW噪声减小了1个数量级,BI噪声减小了2个数量级,RRW噪声和RR噪声减小为原来的约1/5,实验结果验证了渐进遗忘多新息Kalman滤波在陀螺仪随机误差滤波中的先进性。     

基于新息趋势的纳卫星地磁定轨

针对地磁定轨系统受地磁偏差影响精度不高的问题,提出了一种基于新息趋势的自适应地磁定轨算法(AKF).该算法将地磁偏差建模为随机游走模型,使之参与滤波.在滤波器运行过程中,依据新息的变化趋势,实时调整滤波器状态.以Swarm-A卫星的观测数据的实验表明,该算法和传统滤波器相比具有计算量低,收敛速度快,定位精度高等优点.通...     

双轴地磁辅助的惯性/卫星组合导航方法

旋转弹姿态的精确获取是旋转弹控制领域的一个研究重点,单纯将惯性/卫星组合导航方案应用于旋转弹上,无法快速而准确地获取弹体滚转姿态角。提出一种双轴地磁辅助惯性/卫星组合导航方法,该方法采用双轴地磁传感器、微机电(Micro Electro Mechanical System, MEMS)惯组和卫星导航组合测量方案,由序贯Kalman滤波算法完成对弹体姿态、速度和位置的估计。选取某旋转弹为仿真对象,仿真结果表明该方法在获得高精度速度、位置的同时,可快速完成弹体姿态准确估计。当地磁传感器精度为10mGs时,弹体姿态可在1s内快速收敛,且姿态精度优于0.5°(1σ)。该方法具有导航精度高、地磁标定简单、价格低廉的优点,在旋转弹导航方案上有一定的工程应用价值。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

基于阻力加速度指令快速解析与跟踪的中段制导方法

提出一种基于阻力加速度指令快速解析与跟踪的制导方法.通过一维质点运动学解析并加权直接得到阻力加速度指令,主要靠攻角进行跟踪,实现对终端速度的控制;通过纵向比例导引生成过载指令,靠倾侧角进行跟踪,实现对终端高度的控制;倾侧角优先用于辅助跟踪阻力加速度指令,满足给定条件后切换至高度控制.对于航迹方向角的控制通过倾侧角按反转...