车载SINS／GPS组合导航系统自适应联合滤波模型

在建立车载组合导航系统联合滤波模型及算法的基础上,定义了联合滤波模型融合信息在各子滤波器中的分配准则; 实现了联合滤波模型信息分配系数的自适应调节; 理论分析和计算机仿真结果均表明,引入该准则的自适应联合滤波模型及算法大大提高了系统容错性和定位精度     

参数不确定空间机械臂系统的增广自适应控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题,为此对系统的运动学、动力学作了分析。结果表明 :结合系统动量守恒及动量矩守恒关系得到的系统广义Jacobi关系、以及系统的动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数。证明了借助于增广变量法可以将增广广义Jacobi矩阵以及系统动力学方程表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数。在此基础上,给出了系统参数未知时,空间机械臂末端抓手跟踪惯性空间期望轨迹的增广自适应控制方案。通过仿真运算,证实了方法的有效性。     

基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。     

双星编队对空间非合作目标的仅测角跟踪方法

针对单星仅测角对目标跟踪误差较大和不良测量条件下跟踪精度下降的问题,提出利用编队卫星对非合作目标进行联合跟踪的方法。采用考虑地球非球形J2引力摄动的轨道动力学模型,建立多视线测量模型,融合编队卫星对目标的观测数据。然后,基于新息设计增益调节矩阵提高滤波器在测量故障条件下的鲁棒性。最后,建立仿真模型进行验证。仿真结果表明,相比单星跟踪,该方法的位置误差和速度误差分别减少了27.06%和26.96%。在系统存在异常量测时,相比常规滤波,该方法也具有更高的精确性和更好的鲁棒性。     

一种常规机动下机载SINS/GPS组合导航系统的可观测性分析

为保证机载捷联惯组的导航精度能够达到要求,需要对惯组定期进行返厂标定,成本高、周期长,也影响载机的使用效率,故而机载惯组在线标校技术的研究一直在不断进行中。对大中型运输机的机载惯组而言,由于其机体较大、机动能力较差,很难完成诸如S机动等复杂的机动动作,故而需要对其常规飞行机动状态下机载SINS/GPS组合导航系统的可观测性进行分析。利用GPS提供的速度和位置信息作为外部观测量来设计Kalman滤波器,采用基于分段线性定常系统(PWCS)的奇异值分解法(SVD),对飞机静止、起降、匀速飞行、匀加减速飞行、转弯等一系列常规机动条件下系统的可观测性和可观测度进行研究。通过Matlab仿真和转台实验,验证了组合导航系统可观测性分析结论的有效性,可为机载惯组的在线标校提供一定参考。     

涡轮叶片来流角扰动不确定性量化分析

为了高效精确量化来流条件变化对涡轮叶片性能的影响,发展了一种基于自适应抽样技术的非嵌入式多项式混沌(NIPC)模型,并通过函数试验对自适应NIPC模型进行了验证。在不同尺度来流角变化下,用该模型量化涡轮叶栅能量损失系数的不确定性变化,同时与直接蒙特卡洛模拟和灵敏度分析进行对比。通过流场统计分析揭示来流角变化对气动不确定性的影响机理。结果表明:自适应NIPC在不同尺度来流角扰动下均能快速准确量化能量损失系数变化;能量损失系数不确定性变化对来流角扰动是非线性依赖关系;叶片通道内的激波对来流角变化最为敏感,是引起能量损失系数不确定性变化的主要因素。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

基于双树复小波和形态学的卫星异常数据滤波方法

受系统结构复杂、工作环境恶劣等因素影响,卫星的工作状态会存在介于正常和故障之间的异常状态,导致其遥测数据中不仅含有噪声,还存在异常数据。采用传统滤波算法进行去噪处理时,会存在对异常数据保留不充分的问题,从而导致突变信息丢失。针对上述问题,提出一种基于双树复小波与形态学滤波的卫星遥测数据组合滤波方法,设计一种半软阈值滤波函数来提高双树复小波的滤波性能,并提出一种组合滤波算法。通过仿真实验进行验证,结果表明:本文方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留。     

采用FPGA实现基于LMS算法的自适应均衡器的设计研究

近年来,自适应均衡技术在无线通信系统中的应用日益广泛,利用自适应均衡技术在多径环境中可以有效地提高数字接收机的性能。本文阐述了在用MATLAB软件仿真的基础上使用FPGA芯片设计自适应均衡器的一种方法;简要介绍了此设计中采用的各个主要功能模块,后者应用到相应的硬件平台上,取得了一定的设计效果。     

面向叶片裂纹检测的自适应图像处理算法研究

提出了一种采用基于边缘检测的小波滤波和自适应阈值分割算法,实现叶片裂纹的自适应快速检测;仿真结果验证了这种检测算法的有效性,能满足外场对发动机叶片裂纹检测的要求。