一种短序自适应滤波算法

讨论一种用于导弹系统飞行遥测数据与系统实时仿真数据处理的短序自适应滤波算法。它的主要环节是对短序数据作周期性扩展,以产生适合于自适应滤波的基本输入和参考输入。用该算法对飞行遥测数据和半实物仿真数据作自适应信号处理的结果表明,该方法能有效地滤除导弹系统飞行试验和仿真短序信号中的混叠噪声和干扰。     

估算转弯加速度的卡尔曼滤波器

近年来由于计算机的飞速发展，计算速度越来越快，所以用相控阵天线跟踪目标时采用卡尔曼滤波器已成为现实。对直线飞行的目标，卡尔曼滤波器能得到良好的跟踪精度，但若目标的加速度为高斯噪声，目标转弯时跟踪精度会降低。对处理转弯目标的跟踪精度曾提出两种方案，即估算输入的卡尔曼滤波器和二级卡尔曼滤波器。这些卡尔曼滤波器是在目标的运动模型上使位置和速度矢量与加速度矢量分离，利用预测误差估算加速度的。但由于对预测增减较大的目标的急转弯与目标运动模型不匹配，所以得不到良好的跟踪精度。为此提出了为处理目标的急转弯，不用预测误差而是通过卡尔曼滤波器估算的位置计算出形成飞行轨迹的转弯半径和角速度。还通过计算机仿真与原来的中方式进行比较，证明了其有效性。     

主被动复合驱动自适应指爪机构的抓取模式分析

为了满足空间在轨服务任务的多样化需求,基于主被动复合驱动思想提出一种自适应末端操作器——二指连杆欠驱动指爪机构,并对其抓取模式进行定量分析。首先,在描述指爪机构运动学关系的基础上,根据虚功原理建立机构的静力平衡方程。在此基础上,对其进行静力学分析可知,机构平衡状态下与目标物的接触力不仅取决于机构的几何尺寸,还与接触点位置有关;而机构的抓取模式取决于约束空间内系统的受力情况,因此该指爪能够根据不同形状目标物与机构接触点位置的不同,自适应地选择抓取模式,包括平行抓取、包络抓取等。最后,通过实验样机对不同形状物体进行抓取实验,验证了指爪机构抓取目标的自适应性,为后续的机构设计和控制应用奠定理论和技术基础。     

《航空学报》第35卷2014年主题索引

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拖影情况下快速飞行乒乓球体的实时识别与跟踪

快速飞行的乒乓球在图像采集过程中会产生拖影,影响甚至严重干扰对球体位置的准确识别和跟踪.对飞行乒乓球的拖影图像特点及实战型乒乓机器人的实际需求进行分析,在此基础上提出CS-BS-EF方法,将色彩分割、背景减除、椭圆拟合进行综合集成、优势互补,用以检测飞行球体的拖影范围并求取球心位置.实验结果表明该方法能够有效克服拖影影响,比较准确地识别和跟踪高速飞行的球体,且具有良好的抗干扰性、实时性.     

机器人自动钻孔系统的坐标系建立方法

介绍了基于激光跟踪仪的机器人自动钻孔系统坐标系建立方法,得到了自动钻孔系统中各个坐标系之间的空间变换关系,能够满足飞机装配的精度要求,保证了飞机的飞行性能和使用寿命。     

基于高斯过程的航天器自适应滑模姿态控制

针对存在模型不确定性和外界干扰的刚性航天器,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)的新型自适应滑模姿态控制算法。该算法具有自学习能力,在不同的姿态控制任务下都能够实现高精度、强鲁棒和高效率的姿态跟踪。首先,在航天器的四元数标称系统动态模型基础上,应用在线稀疏高斯过程回归(SOGP)方法学习系统的未知动态;其次,结合高斯过程的预测均值设计滑模控制算法,利用高斯过程的预测方差自适应调节控制增益,并应用李雅普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性,保证了航天器姿态跟踪误差的渐进收敛性;最后,通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性。结果表明,该自学习控制算法与自适应滑模控制(ASMC)与神经网络自适应控制等算法相比,具有更快的收敛速度、更高的跟踪精度以及更低的控制成本。     

空中运动目标的识别和跟踪控制

针对空中运动目标的识别和跟踪,提出图像匹配算法和连通域算法相结合的方法。该方法主要用图像匹配算法获得目标的位置信息,当图像匹配算法失效时,则采用连通域算法重新捕获目标、获得图像模板。同时,为提高跟踪的实时性,采用最小二乘线性预测法来预测目标的运动轨迹。在实验室的目标跟踪系统平台上,该方法能够对运动目标进行稳定的识别和跟踪。     

船载卫通站单脉冲跟踪接收机典型故障分析

描述了某船载卫通站天线跟踪丢失目标的故障现象,从天线跟踪系统的设备组成和工作原理入手,结合设备工作环境和条件,详细说明了故障排查与定位过程。针对接收机中频信号频带内发现的主信号漂移及杂散频率干扰现象,分析了C-L频段变频器本振频率漂移产生的原因,以及设备环境温度、振动等外部因素和器件老化等内部因素对本振频率参数的综合影响,给出了通过调节C-L变频器本振单元微调元件进行频率修正来规避杂散信号对主信号干扰的方法。结果表明,该方法能有效解决天线跟踪的故障问题。