飞机着陆时的容错导航

研究了飞机在微波着陆环境中的传感器容错系统。该系统的主要目的是检测辅助导航设备和机载传感器的故障,并在这些传感器可能发生故障时提供可靠的飞机状态估计值。自动导航和控制系统利用这些状态估计控制和引导飞机按预定路线降落。     

阵元指向未知条件下的信号波达方向估计

提出了一种适用于阵元指向未知情形的极化敏感阵列信号波达方向(DOA)估计方法。该方法利用降秩准则将信号方向、极化和阵元指向信息进行解耦,通过唯角度参数搜索完成信号DOA估计,避免了复杂的多维寻优。讨论了新方法实现无模糊DOA估计的必要条件,并将其与利用错误指向信息的DOA估计方法进行了性能比较。结果表明:对于阵元指向未知或存在一定误差的场合,该算法的估计性能更优。     

基于比例积分强跟踪滤波器的故障估计

研究了线性系统执行机构和敏感器的故障估计方法．基于比例积分观测器具有同时估计系统状态和故障大小的能力,将比例积分观测器和强跟踪滤波器相结合,组成比例积分强跟踪滤波器来估计执行机构和敏感器故障,这种方法增强了对突变故障的快速跟踪能力．在系统发生故障时,比例积分强跟踪滤波器不仅能够快速检测、定位故障,而且还能估计出故障的大小．以某卫星为例,将此方法应用于推力器和陀螺的故障估计,并通过仿真验证了这种方法的有效性．     

月球探测器着陆中基于被动图像的着陆场搜索及斜坡估计

在无人探测器月面软着陆技术研究中,因为月球表面障碍物对探测器着陆 安全构成的威胁,所以首先需要解决的是安全着陆区域确定及其坡度估计的问题。从被 动图像角度出发,研究了基于灰度变化的着陆区域确定和基于两视图几何的候选着陆区域坡 度估计的方法。首先,研究了一种基于多尺度窗口区域内灰度变化标准差的安全着陆候选区 域确定方法;其次,为了计算基础矩阵F和单应矩阵H,本文利用SIFT算法和RANSAC策略 进行特征点检测和跟踪;最后,本文利用平面单应H和基础矩阵F的相容性原理,提出了一种 斜坡坡度估计方法。和同类方法相比,该方法无需探测器位姿转移参数。利用该方法得到的 斜坡估计结果和其他方法的结果比较后可知：本文提出的方法检测出的坡度误差能够满足着 陆过程中斜坡检测的要求。     

运载火箭总体多学科协同优化平台方案研究

为了将多学科设计优化应用于运载火箭总体设计中,提出了基于MDO思想的运载火箭 多学科协同优化设计平台方案。系统论述了平台定位、功能需求、顶层组成框架设计、人员 角色、总体优化设计活动流程等相关内容。平台实现了运载火箭的专业设计工具集成、信息 集成、总体设计流程定制,并支持分布式协同设计和优化设计。〖JP〗     

广义Weibull分布参数的收缩估计

在右删失样本下,研究了双参数广义Weibull分布参数的极大似然估计。针 对在小样本或高度删失样本下参数估计效果差的问题,引入了收缩估计方法,将先验信息与 样本信息相结合,用于改善参数估计。分别在单参数和双参数含有先验信息两种情形下,给 出了分布参数的收缩估计。以定数截尾样本为例,利用Monte\|Carlo方法对收缩估计与极 大似然估计进行了比较,模拟结果表明在一定的条件下,收缩估计具有更优的统计性质。数 值算例表明,在小样本或高度截尾样本下,双参数广义Weibull分布参数的收缩估计具有较 好的效果。
     

低轨道CDMA卫星下行链路多径信道估计

为改善低轨道（LEO）卫星下行链路中多径时延扩展小于1个码片周期时最大似然信道估计方法因有色噪声影响导致的低信噪比时急速下降的性能。提出用卡尔曼滤波法对最大似然估计输出的估值进行滤波处理。仿真结果表明：当LEO卫星码分多址（CDMA）下行链路存在速率300 b/s的连续导频信号时,用最大似然估计级联卡尔曼滤波器的多径信道估计法能在载噪比40 dB的信噪比条件下具较好的性能。     

新型中性聚合物键合剂设计与合成

首先以三-(2-甲基氮丙啶基)氧化膦(MAPO)与丙烯酸(AA)为原料合成MAPO的衍生物,通过红外和质谱对产物进行了定性分析,用非水滴定的方法检测氮丙啶环的含量,通过正交试验设计得到了较优工艺条件:MAPO与AA的摩尔比为1:1,反应温度为70 ℃,反应时间为2.5 h,所得氮丙啶环含量最接近理论值.再利用该活性中间体与丙烯腈、丙烯酸羟乙酯共聚,得到改性的中性聚合物键合剂,通过接触角的测量,粘接性能预估表明,该新型中性聚合物键合剂与黑索金(RDX)、奥克托金(HMX)、高氯酸铵(AP)的界面浸润好、粘接强.     

分布式故障诊断专家系统在运载火箭发射决策中的应用研究

根据新一代运载火箭地面测发控系统的一体化设计要求,将分布式故障诊断专家系统应用到运载火箭发射决策中,建立了运载火箭分布式故障诊断专家系统的总体结构.根据故障信息的流动方向将诊断过程分为征兆获取级、分系统诊断级以及全局诊断和决策级3级.征兆获取级通过特征提取和神经网络模块实现复杂测试数据的征兆自动获取.分系统诊断级和全局系统诊断级的诊断推理均建立在"三表制"知识表达方法上,但根据各自任务的不同,分系统诊断级采用征兆驱动的正向推理,并结合深度推理算法实现规则的遍历问题;全局系统诊断和决策级采用面向故障的反向分级推理,并提出了故障的分级策略.     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.