控制受限的编队航天器鲁棒自适应控制

研究了考虑控制受限的编队航天器鲁棒自适应轨道跟踪控制问题。针对航天器编队飞行系统中控制受限、外部扰动和模型不确定性的情况,利用反步控制方法和指令滤波设计提出了一种鲁棒自适应控制策略。指令滤波器用于补偿控制受限对于控制器的影响,同时设计了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。和滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。仿真结果表明所设计的控制器既能实现高精度的编队飞行跟踪控制,又能保证控制受限的要求。     

高超声速飞行器惯性/天文鲁棒组合导航方法

对于高超声速飞行而言,惯性/天文组合导航的应用将会面临异常值干扰和噪声特性变化等问题,需要控制天文量测中异常值扰动的影响,提高对于可靠量测信息的利用效率。为此,本文研究了一种基于平衡因子的组合导航方法,采用鲁棒滤波方法进行惯性/天文组合导航系统的量测更新,将自适应滤波技术引入到鲁棒滤波中,考虑到天文量测信息不同的噪声特性和水平,将自适应因子分解为姿态自适应因子和位置自适应因子,从而平衡状态预测信息和天文测量信息的贡献。仿真结果表明,本文方法可以显著提高高动态环境影响下的组合导航性能。     

用于ISAR动目标成像的鲁棒自聚焦算法

对逆合成孔径雷达（ISAR）动目标成像的运动补偿提出了一种鲁棒的自焦算法，称为AUTOCLEAN。该方法是基于非常灵活的数据模型的一种参量算法，其数据模型考虑了由无用的目标径向运动以及传播或系统不稳定性引起的合成孔径时间内任意距离徙动和任意相位误差，AUTOCLEAN可被归类成一种多散射体的算法（MSA），但它与其他现存的MSA在好几个方面都有很大的不同：1）在二维（2－D）图像域内可自动选择强散体；2）散射体不必很好地隔离或者非常地强；3）以最优方式将所选的各散射体的相位和RCS（雷达横堆截面）信息加以综合；4）避免了麻烦的相位展开步骤，AUTOCLEAN在计算上很有效并只包括一系列FFT（快速傅里叶变换），AUTOCLEAN的另一个良好的特性是假定目标有大量的强散射体，其性能也可渐进地得以提高，数字和实验结果表明AUTOCLEAN是ISAR成像非常稳健的自动聚焦方法。     

非线性不确定系统的鲁棒自适应控制方法研究及稳定性分析

针对一类存在外界干扰和未建模动态的非线性不定系统,特别是含线性定常的参数不确定性及状态关联的非线性不确定性系统,应用直接自适应控制方法,设计了基于李雅普诺夫稳定性理论的鲁棒自适应控制律和修正律;应用李雅普诺夫稳定判据,对系统的稳定性进行了分析,证明所设计的控制律和修正律具有较强的鲁棒稳定性。     

空天飞行器多源容错鲁棒组合导航系统设计

空天飞行器具有机动灵活、高速飞行和实时打击等特点,为保证空天飞行器在各种复杂飞行工况下导航系统的精度、可靠性与鲁棒性,构建了包含惯性导航、卫星导航与天文导航的多源容错鲁棒组合导航系统。针对空间复杂电磁环境造成的在非线性系统中量测噪声非高斯分布的问题,设计了一种基于Huber定则的鲁棒多传感器信息融合方法;针对高动态与GNSS信号受干扰及欺骗等情况下,卫导信号异常、失锁与星图拖尾等问题,设计了故障诊断与滤波器重构策略。仿真结果表明,所设计的多源容错鲁棒组合导航系统在复杂动态环境下能够有效提高导航系统的精度与容错能力,为空天飞行器导航系统设计提供了有效参考。