飞机迎角在垂直阵风干扰中的卡尔曼滤波估计

在阵风条件下,为了抑制飞机的附加载荷并改善乘坐品质,需要得到飞机的迎角状态。以某大型运输机为例,通过卡尔曼滤波方法,将飞机法向过载和俯仰角速度综合进飞机的操纵输入来估计垂直阵风条件下的飞机迎角,并进行了仿真。结果表明,在垂直阵风干扰条件下,采用卡尔曼滤波方法能获得迎角状态的良好估计。     

基于雷达航迹的航空器质量估算

为保障基于轨迹运行的顺利实施,必须提高四维航迹预测的精度,而四维航迹的精准预测依赖于航空器质量准确估算。鉴于此,构建并分析了航空器能量模型;基于雷达航迹与航空器基础资料( BADA),提出了新型的航空器质量估算方法与步骤;利用最小二乘算法求解了航空器质量的估计值;分别基于预测航迹、雷达轨迹与QAR数据,采用相对误差作为评价指标,实施验证与分析。验证结果表明,提出的方法可将航空器质量估算误差控制在5%以内,从而能够有效地提高航迹预测精度。     

分布估计算法在飞翼飞行器控制分配中的应用

针对飞翼飞行器多操纵面气动布局的结构特点与当前控制分配方法中存在的不足,提出了以多操纵面协调控制的综合效果尽量接近期望单操纵面控制的效果为优化目标,得到了多操纵面控制分配的连续多变量目标函数,并给出基于分布估计算法的控制分配求解策略,完成了飞翼飞行器多操纵面的优化分配。仿真结果验证了该方法的有效性。     

无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法

对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

传递对准的一种方位估计方法

以往的速度匹配方法通常水平失准角估计精度很高,对准时间快而方位失准角估计不理想,为了克服这个问题,本文推导了一种新的方位估计方法。首先由新的速度匹配方法估计出两个水平失准角,然后把这两个失准角信息当做已知量,计算出了方位失准角。并且根据理论推导进行了仿真,结果表明,该方法估计方位失准角精度高,有很好的实用性。     

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

电离层顶部电子含量对GNSS电离层层析的影响分析

卫星信号射线上的总电子含量(slant total electron content, STEC)是像素基全球卫星导航系统电离层层析(computerized ionospheric tomography, CIT)建模的必要数据来源，但电离层层析通常忽略1 000 km以上的顶部电子含量，为弄清这部分电子含量对层析结果的影响，利用NeQuick2模型计算站星视线上的STEC与其在电离层区域内的STEC比值来改正原始数据，并分别利用改正前后的STEC进行电离层层析。结果显示，电离层顶部电子含量占比约为10%，白天占比略大于黑夜，与测高仪站的数据相比，改正后的均方根值比改正前提高了20%以上；与Swarm卫星提供的电子剖面数据对比，改正后的层析结果精度较改正前提升了19.6%左右，且该方法受地磁扰动影响较为明显。总的来说，利用CIT进行小尺度电离层探测，可较直观地看出，顶部电子含量对层析结果的影响较大，需要采取相应手段予以剔除。     

三星对地面辐射源的高程修正定位算法与误差研究

提出了用最小二乘估计解算辐射源位置,在迭代过程中通过地理信息系统查询并不断修正目标高程,同时其定位误差进行了分析和仿真。结果表明,修正高程误差后可以改进目标高程定位精度,进而促进水平定位精度,水平定位精度的提高又会促进在高度上的定位,从而使整体的定位精度得到了改善。     

考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。