冷却剂/氧化剂组合式SteamJet发动机特性

为了系统深入地研究冷却剂/氧化剂组合式射流预冷却涡轮发动机(SteamJet)的发动机特性,建立了射流预冷却的热交换系统计算、物性修正计算、发动机部件特性修正计算和含氧化剂的燃烧室计算的数学模型,在此基础上,建立了基于双轴混排加力式涡扇发动机的SteamJet发动机性能计算模型,并编制了相应的计算程序。初步设计了SteamJet发动机的最大加力状态控制规律,计算分析了SteamJet发动机在不同冷却剂/氧化剂配比下沿飞行轨道的特性,并据此提出了影响冷却剂/氧化剂配比选择的主要因素;对冷却剂/氧化剂组合式SteamJet发动机进行了高度速度特性的计算和分析。结果表明,与喷水预冷却的SteamJet发动机相比,冷却剂/氧化剂组合式SteamJet发动机具有更好的燃烧稳定性和推力特性,能够满足高超声速飞行的需求。     

一种用于舰船CNS/RLG-SINS组合导航系统校准的分段估计方法研究

分析了“天文测姿+惯性导航”组合导航滤波模型的可观测性问题,在状态不完全可观的条件下,提出采用分段滤波的方法可以分别对加速度计误差和陀螺漂移误差进行有效估计,此方法仅要求每段滤波开始前外部提供一次准确的初始位置和速度信息。结合舰载导航需求背景,设计仿真模型。仿真结果表明：采用分段滤波方法,加速度计常值偏置和陀螺常值漂移均可以得到充分估计;对惯性器件误差进行标校、补偿后,24小时的位置误差可由补偿前的3.6海里减小到补偿后的0.5海里。     

基于相对导航的多平台INS误差联合修正方法

在机群协同编队飞行中,编队成员仅装载惯性导航系统(INS)的方式具有隐蔽、抗干扰等明显的优势,但随着航时的增加,INS误差将不断累积.使导航系统失效,为此,提出基于相对导航的多平台INS误差联合修正方法.首先,建立了编队成员相对导航运动模型及非线性观测模型,采用量测重构技术构造了伪线性观测模型并推导了观测噪声协方差矩阵...     

过重力补偿GPS/INS末制导炮弹弹道仿真研究

针对采用GPS/INS的复合制导炮弹,采用比例导引作为末制导的导引规律,从制导炮弹弹体运动学和动力学方程出发,进行了低成本组合导航系统的设计,建立了惯导系统的误差模型。针对位置、速度的组合方式,采用卡尔曼滤波算法,完成了组合导航系统的信息融合。根据超远程炮弹的弹道特点,进行了末制导段过重力补偿设计。全弹道仿真计算结果表明,该制导控制系统性能良好,可以精确地将制导炮弹导引到目标捕获区,实现以小脱靶量、大落角对目标的攻击。     

基于分段高斯伪谱法的组合动力飞行器火箭挂飞轨迹规划

为解决受涡喷发动机技术水平限制,导致试验飞行器无法直接达到试验所需高度和马赫数的问题,采用可回收式助推火箭挂飞后分离的方法,基于分段式高斯伪谱法搭建弹道优化模型,结合引射火箭与飞行器特性设计试验窗口,设计了弹道优化模型的约束条件;以末端高度最高、速度最大及轨迹平滑作为单项性能指标,以其加权和作为总性能指标,通过改变单项...     

一种辅助GNSS/INS组合导航系统的高度计设计

因为地球对于导航卫星电磁波信号来说是不透明的,因此高程精度因子VDOP值通常总大于水平位置精度因子HDOP,导致了GNSS接收机在竖直方向上的定位结果没有水平方向理想,也直接影响到和惯性导航系统INS组合后即GNSS/INS组合导航系统的测量精度。文章提出了一种使用气压高度计辅助GNSS/INS组合导航系统并提高其测量精度的方法,从大气压强传感器出发,介绍了高度计测量系统的组成和工作原理,并阐述了各部分的电路设计及其工作流程。为了验证设计效果,对该系统进行了测试,结果表明该方法可以有效地提高组合导航系统测量精度,可用于普通导航领域。     

火星轨道交会自主导航与制导方法

对火星采样返回任务中的火星轨道交会自主导航和制导技术进行了研究。采用光学自主导航敏感器测量的火星中心方向和视半径,相对敏感器测量的相对位置等观测量,设计了导航滤波器同时估计轨返组合体和上升器的轨道。在导航滤波器设计中,针对光学自主导航敏感器更新频率远低于滤波解算频率的问题,设计了一种连续观测量构造算法,确保每个滤波周期均可进行测量更新,以提高导航精度。基于导航滤波器估计结果,采用T-H制导设计了4脉冲共椭圆交会策略实施轨道控制,从而构成近程交会自主导航和制导方案用于完成火星轨道交会任务。通过数学仿真校验了所提出方法的有效性。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。     

一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法

星载GNSS接收机在低轨卫星自主导航和精密定轨等应用领域已经显示了高精度、高自主性、不依赖地面支持等技术优势。对于高轨卫星应用,星载GNSS接收机面临一些新的挑战。由于需要接收来自地球另外一侧的GNSS旁瓣信号,使得用户等效测距误差和几何分布因子恶化,引起标准定位性能下降。特别的,对于只能使用GNSS广播星历的实时自主导航应用,GNSS广播星历引入了非白噪声特性的用户测距误差。其难以被经典的EKF滤波方法平滑,限制了自主导航定位精度。文章研究一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法,该算法使用增强扩展卡尔曼滤波器（Augmented EKF）融合轨道动力学模型与GNSS观测数据,并对GNSS广播星历引入的系统性误差进行动态估计以削弱其对最终导航定位的影响。最后,通过仿真平台进行了算法验证。仿真结果显示,使用单GPS可在GEO轨道达到优于10米（3D RMS）的导航定位精度。文章提出的方法达到与国际先进产品同等精度,可用于高轨卫星高精度自主导航。