最优冲量交会的研究进展

 对最优冲量交会的研究进展进行综述,介绍最优冲量交会中四类比较典型的研究成果：基于冲量校正理论的最优冲量交会、Lambert最优冲量交会、利用数值方法求解的最优冲量交会和基于邻近圆轨道交会理论的最优冲量交会,并分析这些类型的最优交会的特点。     

自适应粒子滤波在紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性系统,针对一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,文章提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合产生重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,该方法通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法自适应。为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,并与其他滤波方法的仿真结果进行了对比,结果说明了所提算法的有效性。     

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。     

高效AVS环路滤波器结构设计

为满足AVS高清视频实时解码要求,提高环路滤波处理速度,提出了一种高效的AVS去块效应环路滤波的实用结构.将8×8块进一步分割为4×4块进行滤波运算.通过优化滤波顺序,将需要滤波的4×4块边界尽量集中,在读写数据的同时进行滤波操作,提高流水处理的效率和数据的利用率,从而有效地减少了滤波处理总的时钟数.实验结果显示,处理一个宏块只需要196个周期,相对于目前AVS环路滤波设计,速度提高50%.在100MHz工作频率下,能够支持AVS高清视频的实时解码滤波处理.     

野值对FDRP-KF滤波性能的影响及其处理方法

一般来说,野值会导致滤波性能的下降,严重的情况下会导致滤波的发散。主要以INS/TAN组合导航系统为例,讨论了野值对FDRP-KF滤波性能所产生的影响及相应的处理方法。     

临近圆轨道最优脉冲交会中的参考系选择问题研究

利用极坐标下的无量纲化线性方程研究临近圆轨道最优脉冲交会中的参考系选择问题。首先给出了无量纲化线性方程,接着以定理的形式说明参考系的选择对该方程下的最优交会模式的分类和分布没有影响,并以二脉冲最优交会及二脉冲带漂移最优交会、Hohm-ann最优交会三种交会模式为例说明不同参考系的选择对各自模式下的求解过程也没有影响。但是在无量纲化过程中交会时间和轨道半径差受参考系选择的影响,所以参考系的选择会影响最优交会的结果,最后通过三种最优交会模式的仿真对此结论进行了验证。     

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

SINS／GPS／陆标组合导航在平流层飞艇中的应用

针对平流层飞艇的飞行特点,提出了SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出了SINS/陆标组合导航的观测模型,并将Sage-Husa 自适应滤波方法与联邦滤波相结合形成改进的自适应联邦滤波,用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统,可以有效改善平台误差角的估计精度,同时利用改进的自适应联邦滤波可有效提高全局滤波精度.     

移动式机器人复合电源能量管理策略

为了在不增加移动式机器人重量的前提下提高动力性能并延长电源使用寿命,采用了蓄电池-超级电容器复合电源代替单一蓄电池电源,而能量管理策略在很大程度上决定着复合电源的性能.针对移动式机器人驱动电流兼有低频和高频波动的特点,研究了一种模糊控制与滤波算法相结合的能量管理策略,模糊控制算法在较大时间尺度上对驱动电流的低频变化进行分配,同时滤波算法能够分解出驱动电流在较小时间尺度上的高频脉动成分给超级电容器承担.能量管理系统中通过一个双向DC/DC变换器控制超级电容器电流,间接实现对蓄电池电流的控制.模型仿真和样机实验结果均验证了能量管理策略的有效性.