环形激光陀螺误差测试及估计

在引进 L-1型环形激光陀螺 (Ring Laser Gyro,RLG)的基础上,对 RLG的各项误差,包括零偏、标度因数等的测试和估计进行了实验研究。对比研究了两种随机游走系数的计算方法;根据高低温环境测试数据,建立了零偏温度模型并进行了补偿;在国内首次采用 Allan方差技术对 RLG的各误差成分进行了分离和估计,实验证明 Allan方差法为一种评估 RLG性能的有效方法。     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

随机振动响应方差的直接算法

将动力学方程经过系统扩阶和模态变换构成李雅普诺夫方程,可直接求得大型有限元结构的平稳随机振动响应方差.用等效线性化方法处理杜芬系统后,求解李雅普诺夫方程可以得到一套高效高精度求解杜芬系统随机振动响应方差的方法.仿真对误差进行了估计,结果验证了方法的高效和精确性.      

基于平移不变量的激光陀螺信号快速滤波方法

为提高激光陀螺的测量精度,提出了一种平移不变量小波快速滤波方法。对信号作循环平移,进行软(硬)阈值小波消噪处理再作逆平移,通过多次“平移——滤波——逆平移”过程,最后平均所获结果,有效消除软阈值小波滤波中的伪吉布斯现象。讨论了算法中平移量对滤波效果和计算复杂度的影响。用Allan方差法对一组激光陀螺实测零漂信号的不同方法滤波效果分析结果表明,该滤波法能在不影响滤波效果的前提下较大幅度减少计算量。     

确定时间序列协方差函数的方法

提出一种确定时间序列协方差函数的方法,它首先根据(多元)时间序列构造其互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列,然后采用谱分析和多点平均方法对互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列的趋势项进行分离,分别求得其周期项和非周期项的函数表达式,再综合给出整个趋势项函数。从而得到原时间序列的互协方差函数、互相关函数或自协方差函数、自相关函数的函数形式,并通过最小二乘方法确定其中的待定参数。该方法可用于时间序列协方差函数的建模、分析和预测,并且计算简单易行、精度高,便于实际应用。      

液氧/甲烷火箭发动机性能敏感性分析

为了弥补极差分析法在发动机性能敏感性分析方面的不足,提高低温火箭发动机性能敏感性分析的准确度,引入了方差分析法,以某型液氧/甲烷发动机为例开展了性能敏感性分析,并通过F检验得到了每个干扰因素对发动机性能影响的显著性指标,与传统的极差分析法相比,提高了液体火箭发动机性能敏感性分析的准确度。结果表明:发动机推力和混合比对同一因素的敏感性存在差别,其中对发动机推力和混合比的影响最大的是涡轮泵效率,均呈现高度显著;紧随其后,对推力影响显著性最高的是副系统流阻特性,而对混合比影响最高的则是主系统流阻特性。研究表明,方差分析法可以有效提高敏感性分析的准确度,既为该型发动机的研制提供了理论支持,也为其他发动机的敏感性分析提供了新的参考。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

确定时间序列均值和方差函数的移动多点平均方法

为了提高有限样本或小样本情况下时间序列均值和方差函数的确定精度,以保证时序建模、分析和预测精度,提出一种确定序列趋势项的移动多点平均方法.该方法能够得到时间序列均值中非周期部分,结合样本周期图法得到的周期项,可综合得到其均值函数,并可进一步得到时序的标准差函数.Monte Carlo模拟对比结果表明:该方法不仅能够保证时间序列段内分析精度,而且能够有效提高时间序列的预报精度.      

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。