一种无源北斗/惯导闭环组合算法

提出了一种北斗卫星定位系统和惯性导航系统的组合导航无源定位算法。以伪距率为观测量,基于高稳定度用户时钟,结合北斗系统的热备份星,在三星共视下用两级卡尔曼滤波器对惯导进行闭环校正。给出了组合导航系统的构成,以及第一、二级滤波的数学模型。该法能根据收星情况在闭环与开环方式间稳定转换。仿真结果表明,此算法可提高丢星时组合导航系统的滤波定位精度,有效校正惯导的姿态误差角,并以较高的精度估计用户的三维速度。     

地月系L2点Lissajous轨道卫星对地月的跟踪规律研究

地月系L2点附近的Lissajous轨道,可以用于月球背面探测。以此为背景,研究运行于Lissajous轨道上的中继卫星对月球和地球的跟踪规律。给出非常适于两轴转动天线运动分析的Lissajous轨道卫星的姿态描述,并初步分析了该卫星本体姿态的测量方案。推导天线中心指向地心和月心的机动角变化规律,并用统计的方法给出了对地跟踪不被月球遮挡的概率;分析Lissajous轨道参数与跟踪规律的关系;基于避免同时处于遮挡区考虑,设计了中继卫星的任务交替策略;最后,研究天线波束宽度对指向精度的影响。所得跟踪规律经数值验证是正确的。     

基于SPCE061A的谐波产生

文章介绍了采样SPCE061A微处理器实现8次谐波产生和合成方法。采用数字合成技术,产生的基波频率、各次谐波幅度、相位均可单独数字设置。相位调整可精确到一度,幅度调节数字范围1～125。配合滤波器可得到失真较小的谐波合成信号。     

JTIDS/BA/INS/GPS组合导航处理器软件设计与仿真

针对JTIDS导航定位功能在现代军事作战中存在的不足,综合考虑导航定位精度和可靠性,设计了JTIDS/BA/INS/GPS组合导航处理器软件,重点研究了JTIDS/BA/INS/GPS组合导航卡尔曼滤波算法。采用滤波器分解和观测量序贯处理技术,提高滤波定位的实时性;对于不同导航参数的校正,分别采用开环校正、闭环校正和误差估值累加校正的方式,可在保证精度的条件下简化工程实现。为评估组合导航方案,开发了JTIDS多成员组网工作仿真软件,通过仿真验证了组合导航处理器软件在组网工作中的稳定性,以及JTIDS/BA/INS/GPS组合导航滤波算法的有效性。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大.本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法.新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼...     

捷联惯性/大视场星光组合导航方法研究

近年来,使用星敏感器的导弹、火箭惯性组合导航成为国内外研究的热点.本文对捷联惯性/大视场星光组合导航方法进行了研究,建立了卡尔曼滤波方程,并利用SINS误差转移矩阵方法估计主动段导航误差.数学仿真表明:捷联惯性/大视场星光组合导航方法不仅可以修正姿态角偏差和陀螺常值漂移,还可以对主动段的速度、位置误差有很好的估计效果.     

一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

基于分层策略的三维航迹快速规划方法

快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次：全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。     

基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法

针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。     

基于地磁场模型修正的自主定轨

地磁场模型存在的误差是磁测定轨精度较低的主要原因之一,为提高自主定轨的精度,本文采用扩展卡尔曼滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法,以磁强计及星敏感器输出信号为测量信息,对卫星的位置及速度信息进行了估计,并对地磁场模型中几个重要的高斯系数进行了估计与修正。最后给出了数学仿真算例。