非视距误差神经网络改正的超宽带定位模型研究

非视距环境是造成超宽带定位系统精度下降的主要原因。由于非视距环境的测距精度下降难以通过常规计算方法建立改正模型,提出了一种基于反向传播算法的神经网络改正的超宽带稳健定位模型。该方法通过反向传播神经网络的自适应学习方法建立了一种超宽带非视距误差改正的稳健定位模型,实现了在非视距环境下超宽带定位精度的提升。首先采集非视距环境下超宽带测距值,提取超宽带在非视距环境下的坐标序列,计算得到误差序列,然后通过反向传播神经网络建立误差改正模型预测得到标签的误差改正值,最后使用超宽带Kalman滤波定位模型进行超宽带定位,从而消除非视距环境对定位精度的影响。通过对比实验分析,本模型较多项式拟合模型超宽带测距精度提高46.8%,定位精度提高43.4%;较多面函数拟合模型超宽带测距精度提高28.2%,定位精度提高26.2%。实验结果表明,反向传播算法的神经网络对超宽带非视距定位模型的误差改正有很好的效果,对超宽带定位精度的改正效果显著。     

基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。     

车载捷联惯导双里程计组合导航方法研究

针对当前车载捷联惯导与里程计组合导航时，将里程计安装在车底盘左侧或右侧位置而造成的导航误差，以及里程计信息未能真实反映车体中心的实际运行状态，研究了一种车载捷联惯导/双里程计组合导航方法。该方法分别在车底盘左侧和右侧位置各安装了一个里程计，将双里程计信息作为量测量，设计了组合导航融合算法进行Kalman滤波组合导航。在导航过程中对双里程计信息进行χ２检测，以避免车体作大转弯运行或有外部干扰时引起的里程计信息异常。跑车试验结果表明，该融合算法能使定位结果得到最优融合，定位误差整体减小到20m以内，最大处减小6m，离线分析进一步证明了该融合算法的有效性。     

单光子激光雷达数据去噪与滤波算法

单光子激光雷达获取的点云数据存在大量噪声,这给数据的处理带来了挑战。基于局部距离统计提出了改进的点云去噪算法,对单光子激光雷达点云原始数据进行去噪。然后基于统计分析方法改进了点云滤波算法,对去噪后的点云数据进行滤波处理。利用新提出的算法与传统算法去噪和滤波后得到的点云进行比较,并与传统激光雷达的数字地形模型(DTM)数据进行对比。计算得到MABEL地面点云相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.98m,相关系数R^2为0.9938。进一步对地面点云插值得到剖面数字高程模型(DEM)数据,其相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.85m,相关系数R^2为0.9931。实验结果显示,提出的单光子激光雷达点云去噪和滤波算法优于传统算法,与传统激光雷达DTM数据具有较好的相关性,能够精确的恢复地形信息。     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

基于效能评估的航空作战进程预测

研究了航空对抗作战中空战双方的兵力变化问题。从飞机作战效能评估的角度出发,给出了在数据链支持下的作战飞机空战能力指数计算方法,并将其转化为平均战斗力水平,从数学原理上证明了二者具有等价性和一致性。建立了能够表征数据链效应的改进Lanchester方程航空作战模型,在考虑有增援的情形下对模型进行扩展。仿真分析了等效实力比和不同增援时刻对空战进程的影响,结果表明数据链具有提高作战效能和改变战局的作用。给出了有效增援时间范围,并指出了在增援作战时存在增援介入时间的"局部最优增援时刻点",为空战决策提供了参考依据。     

带有落角约束的一般加权最优制导律

以期望的落角方向为坐标轴定义了落角坐标系,在落角坐标系中建立了线性化的运动关系方程。应用Schwarz不等式,分别研究了控制系统为一阶惯性环节和无惯性环节情况下带落角约束的任意加权最优制导律,得到了制导律的一般表达式。对于无惯性环节控制系统以及加权函数为一般初等函数类型的一阶惯性环节控制系统,当加权函数的逆的一次到三次积分都能求出解析表达式时,均可以得到解析形式的最优制导律。对于不同的制导目的,应用本文结果可以方便地设计相应的制导律。对于某些特定的加权函数,所得制导律推广了现有文献的结论,并给出了指数权函数下满足落角约束的最优制导律的仿真结果。     

飞机方案多目标优化的Pareto遗传算法

基于多目标优化问题Pareto最优解的概念,提出了一种求解非劣解集的多目标遗传算法,重点讨论了算法实现中非劣解集的筛选和适应度的计算.将该算法应用于假想的干线客机方案优化设计,要求巡航段升阻比和有用载荷系数两个目标最大,对优化结果进行了分析比较.研究结果显示出MOGA(Multi-Objective Genetic Algorithms)对飞机方案多目标优化设计具有良好的应用前景.      

基于抗差自适应滤波的轨道在线检测

针对测量机器人在大型导轨检测中的应用设计了一套动态跟踪检测系统。由于受各种干扰的影响,系统测量得到的测量值与目标真实状态往往不尽相同,因此提出了一种基于Singer模型的抗差自适应滤波算法。首先,采用Singer模型建立目标的运动模型;在此基础上,发展了抗差自适应滤波技术来进行在线测量数据处理;最后,进行了轨道检测的跟踪测量应用。结果证明,该系统未经滤波处理时的测量误差能够达到mm级,通过滤波能够对测量数据进行平滑处理,准确定位误差点,降低了检测误差,能够满足长轨道在线检测的准确度要求。