基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

航空发动机增益调度控制的多项式平方和规划方法

针对现有的线性变参数(linear parameter varying,LPV)控制器设计方法都是关于仿射参数依赖系统而没有专门针对多项式描述的LPV系统这一现状,提出了一种基于多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的增益调度控制设计方法,并将其用于转速大范围变化时的航空发动机高压转子转速及压比控制.根据发动机非线性模型获取不同转速下的状态空间模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机线性变参数模型.给出能够保证无静差的增益调度控制结构,利用有界实定理和多项式平方和理论推导出能够保证闭环系统鲁棒稳定的SOS约束条件,并形成控制器求解的SOS规划问题,通过求解获得多项式描述的增益调度控制器.分别以LPV模型和发动机非线性模型为对象做阶跃仿真,结果表明:高压转子转速/发动机压比控制系统的调节时间在2s以内,稳态误差不超过0.1%.      

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

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。     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。      

三轴陀螺稳定平台伺服回路全姿态解耦及变增益控制方法

在载体大机动飞行背景下,要求惯性平台具备全姿态的功能。国内现有的三轴陀螺稳定平台（简称三轴平台）不具备全姿态的功能,在内框架增加了限位挡钉以限制内框架角的工作范围,主要是基于内框架角不能工作在接近于?90?的认识。为了准确描述全姿态条件下三轴平台的运动规律,本文指出了传统动力学推导过程中的不足之处,重新建立了三轴平台的动力学模型,基于该模型给出了非奇异的全姿态伺服回路并提出了一种新的全姿态解耦方法,包括力矩解耦和转动惯量解耦。最后,针对转动惯量在框架转动过程中非定值的问题,提出了基于H∞控制理论的变增益控制策略。仿真结果表明,变增益控制器相对定常参数控制器可显著改善三轴平台伺服回路控制的性能。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

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。     

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。