航空发动机机载实时自适应模型研究

航空发动机的性能蜕化会导致其可测参数的变化,因此传感器测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以表征发动机的性能蜕化程度。文中首先建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型,并将性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测的输出偏离量经滤波器状态估计得到发动机性能蜕化值,最后将性能蜕化值用于状态变量模型中不可测参数的修正,从而使机载模型适应发动机的非额定工作状况。     

三星无源定位的精度分析及定位算法

 在三颗地球同步卫星加气压高度表的无源定位中,定义了气压高度表水平几何误差因子(HDOP)和伪距位置几何误差因子(PDOP),并给出了相应的数学表达式和分布图。提出了在卡尔曼滤波算法中增加多普勒频率作为观测量,同时选用衰减记忆法滤波,并给出了相应的算法。仿真结果表明：衰减记忆法滤波可以有效克服因Singer模型不准确引起的卡尔曼滤波发散;对于高中动态用户,增加多普勒频率后的衰减记忆卡尔曼滤波算法的定位精度要高于常规卡尔曼滤波法和迭代最小二乘法的定位精度。     

基于PLKF的固定单站无源定位与跟踪算法研究

利用到达方向（DOA）和多普勒频率（DF）建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。     

基于总体最小二乘法和卡尔曼滤波的无源定位算法仿真

研究了存在系统误差时单站纯方位角无源定位系统的定位问题,分别在系统误差为常值和时变值时研究了TLS—KF算法的性能,并通过估计系统误差是否存在,给出了一种选择最优定位算法的判决方法。该问题的研究对于单站无源定位系统如何在存在系统误差时提高定位精度和性能,具有一定的理论意义和实际意义。     

台速度估计(英文)

针对惯性稳定平台中高精度和高带宽的速度信号需求,提出了基于低成本MEMS传感器的最优速度估计算法。采用一种新颖的传感器组合形式,包括一个低带宽的MEMS陀螺和两个低性能的MEMS加速度计。陀螺由于自身动态特性的影响,主要提供速度的低频信息,加速度计组合则由于自身偏置的影响,主要提供速度的高频信息,而估计器将两者信号进行融合。实验表明:最优状态估计器能够在时频域上,提供无偏的、高性能的速度信号。同时,在单自由度微型惯性稳定平台的应用过程中,其控制性能得到了相应的提高。该算法也适用于机器人控制、姿态估计和摩擦补偿等领域。     

瞄准吊舱捷联惯导系统快速传递对准方法

 新型瞄准吊舱系统中安装捷联惯导系统,使其在跟踪、探测目标的同时具备一定的自主导航能力。吊舱系统中的捷联惯导一般采用较低精度的惯性器件配置,且传递对准实现过程受到机动条件的严格限制。针对该问题提出了一种“比力积分/角速度匹配”传递对准方法,利用主惯导导航信息与惯性器件输出,以及子惯导惯性器件输出实现子惯导的对准。推导了基于主、子惯导系统误差的数学模型,详细分析了器件精度与低动态条件对系统状态量可观测度的影响,并针对低精度惯性器件与低动态条件下的传递对准性能进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法在器件低精度与低动态条件下,对准性能达到5′,优于常规传递对准方法,可满足瞄准吊舱捷联惯导系统的快速对准性能要求。     

基于SVD卡尔曼滤波器的航空发动机参数估计

航空发动机推力估计所需要的健康参数较多,而安装的传感器数量相对较少。为解决二者之间的矛盾．运用奇异值分解算法,设计了基于该算法的降维卡尔曼滤波器,对用少量传感器发动机的健康参数进行最优估计,进而重构发动机的推力。数字仿真结果验证了其在航空发动机中应用的可能性。     

一种鲁棒Sigma-point滤波算法及其在相对导航中的应用

研究了一种鲁棒Sigma-point滤波方法在无人机编队相对导航问题上的应用。该方法采用Huber估计方法,将Sigma-point滤波量测更新转化为求解线性回归问题,新的Sigma-point滤波方法是一种混合L1、L2范数最小估计,当量测噪声为受污染的高斯白噪声时,该方法具有一定的鲁棒性。给出了编队无人机相对惯导方程和相对视线矢量测量原理,应用鲁棒Sigma-point滤波方法融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计出无人机之间的相对姿态、相对速度和相对位置。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和常规Sigma-point滤波相比,鲁棒Sigma-point滤波可以获得更高的估计精度。     

皮卫星姿态估计及粗太阳敏感器标定算法研究

粗太阳敏感器是一种由多个光电池片配置组成的模拟式太阳敏感器,它结构简单、资源要求少,在皮卫星平台应用较为广泛。光电池光伏输出特性是粗太阳敏感器测量的基础,使用余弦关系近似等效会引入很大的误差。通过实际测试和深入分析,建立了更高精度的粗太阳敏感器输出特性等效数值模型,并以此为基础,推导了卫星姿态估计及粗太阳敏感器标定的联合在轨实时算法。算法采用多级耦合结构,由1个扩展卡尔曼滤波器(EKF)和6个卡尔曼滤波器组成,同时估计卫星姿态、卫星角速度以及卫星6个面共30个标定参数。仿真表明,和常规的EKF姿态估计算法相比,联合算法的运算量只增加了一半,而估计精度却提高了一个量级。     

极弱信号环境下GPS位同步和载波跟踪技术

为解决环路未锁定、无法找出正确的导航数据位跳变点时极弱全球定位系统(GPS)信号跟踪问题,通过分析信号跟踪模型和相关器1 ms采样数据特性,将最优路径动态规划算法应用于GPS位同步,并提出基于平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)和位同步结合的载波联合跟踪算法。建立了适合位同步的SRUKF载波环参数估计模型,针对位同步的实现条件和无相位频率先验信息的情况,将位同步模块提前,研究设计了环路未锁定时串行和并行两种弱信号跟踪方案。位同步跟踪完成后环路采用单独的SRUKF工作方式。实验结果证实该文提出的算法具有较高的数据位边缘检测概率(EDR)和参数估计性能,而无须关心环路是否处于锁定状态,能够对载噪比低至22 dB/Hz的弱信号实现跟踪。