观测站位置状态扰动下Taylor级数迭代定位方法及性能分析

针对具有一般普适意义的定位方程,给出观测站位置状态扰动下基于Taylor级数迭代的目标定位方法,并推导其理论性能。分别在“无校正源(情况a)”和“有校正源(情况b)”两种条件下进行算法推导和理论分析。针对情况(a),给出两种Taylor级数迭代公式,并证明两种方法的定位性能趋于一致,均能够达到相应克拉美罗界;针对情况(b),首先给出基于差分校正的Taylor级数迭代公式,针对其不足提出一种基于两步最优融合的Taylor级数迭代公式,并证明其理论性能可达到相应克拉美罗界。最后,设计两种无源定位实验场景用以验证算法设计与理论分析的有效性。     

基于异方差分析的多MEMS陀螺随机误差补偿方法

针对具有异方差性的多MEMS陀螺随机漂移误差的补偿问题,提出基于广义自回归条件异方差建立单个MEMS陀螺随机漂移的误差模型,并在此基础上进行多元异方差时间序列的相关性分析,研究基于多元广义自回归条件异方差分析多MEMS 陀螺随机漂移信号的协方差矩阵和时变相关系数。将该分析方法应用于多MEMS陀螺的在线融合补偿中,验证了多元异方差分析方法对多MEMS陀螺随机误差补偿的有效性。仿真结果表明该方法对随机漂移信号具有很好的融合补偿效果,可以提高多MEMS陀螺的测量精度。     

具有自动回溯的机动目标航迹精细化分段识别

机动目标航迹分段识别是判断目标行为意图的基础,然而现有航迹分段算法对模式变化检测能力弱,难以满足机动目标航迹快速精细化分段的需求。提出双层精细化航迹分段框架,预分段层检测目标运动过程中的模式切换,确定模式变化明显的预分段区,得到目标模式变化明显区域的预分段点;再分段层对模型差异小的非预分段区航迹进行回溯迭代优化再分段,得到更为精细的分段点。该框架具有从粗到精的航迹分段处理能力,实现了对于机动目标航迹的精细化分段识别。选取两个典型的目标机动仿真场景验证了所提算法的有效性,不仅减少了迭代优化时间,而且提高了分段识别精度。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法

针对扰动环境下火星精确着陆动力下降段自主轨迹规划问题,在终端时间自由条件下,研究了基于序列凸优化方法的自主轨迹规划方法。首先,在终端自由情况下,建立初始状态无扰动轨迹预规划问题。其次,结合鲁棒Tube-MPC思想,针对线性反馈控制律,建立扰动环境下着陆轨迹重规划问题,分析重规划问题的可行性,给出了预规划问题可行的必要性条件,为控制参数的选取提供参考,提出扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划框架。然后,针对终端自由问题,将飞行时域映射到单位时间,建立序列凸优化子问题,对子问题进行线性近似,使用序列凸优化方法进行求解并分析了收敛解的最优性。最后,进行数值仿真,验证扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法的有效性。     

基于单个长基线干涉仪的运动单站直接定位

针对以往单站无源定位系统中采用的多通道干涉仪或阵列测向系统复杂、易受通道间幅相不一致性影响等缺点,提出了一种基于信号子空间分解的运动单站单个长基线干涉仪(LBI)直接定位(DPD)方法。该方法采用量子粒子群优化(QPSO)方法获得定位初值,再利用Newton迭代方法得到精估计值。仿真结果表明:增加观测器的机动性,可对辐射源实现快速无模糊的定位;定位性能在较高信噪比(SNR)下可接近定位误差的克拉美-罗下限(CRLB),在低信噪比下优于多通道干涉仪仅测角(BO)和长基线相位差变化率定位方法。     

基于大变形梁模型的风力机叶片气动弹性分析

以水平轴风力机为研究对象分析其叶片大幅值气动弹性动态响应问题.基于非线性欧拉梁模型和风力机叶片动态入流、动态失速气动力模型进行气动弹性建模.气弹方程的动态平衡求解采用Newton-Raphson迭代,分别通过牛顿下山法和同伦沿拓法这两种数值手段改善其迭代收敛性,并对这两种算法的有效性进行比较,结果表明同伦沿拓法的收敛性相对较好.以两种典型的水平轴风机为算例,在额定工作状态以及某些极端风况下计算叶片动态响应.根据叶片根部弯矩载荷幅值定义系统是否达到临界稳定状态,并针对关停状态的风机研究了叶片临界风速与来流方向角的关系.结果表明,某些极端风况和工作状态下,风机叶片根部弯曲载荷较大,相应临界稳定的风速较低.     

基于矩阵的装配过程建模方法

装配型生产是一种典型的离散型生产,装配生产过程是装配状态在装配作业的驱动下不断发生转移而持续更新至完成状态的一个过程,本文提出了一种基于矩阵运算的装配过程建模方法,对这种由装配状态转移组织起来的生产过程进行了建模。文中给出了装配作业、装配状态以及作业有序关系等元素对象的矩阵表示方法;以矩阵的运算过程来表述生产流程,包括作业可操作性测试、装配状态转移、作业有序矩阵更新等;产品结构的层次性使得装配过程也会具有一定的层次性,对装配过程进行子装配划分,用分块矩阵表达装配过程与其子装配之间的层次关系,建立分层的装配过程模型。该模型通过装配过程的矩阵表示,最终可获得装配体的可行装配序列,为装配序列选优提供数据基础。     

MEMS陀螺仪随机漂移仿真和试验

为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高.