一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法研究

考虑EKF滤波方法的线性化过程对估计误差的影响,提出一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法．基于H∞理论,该算法将滤波模型和观测模型在线性化过程中所产生的误差作为系统的不确定部分,力求此误差对导航精度的影响最小,并且利用李亚普诺夫方法证明了该滤波算法的稳定性．利用所提算法对月球环绕段自主导航系统进行滤波估计,仿真结果证实了算法的有效性．     

基于扩展Kalm an滤波的实时测速定轨算法

针对实时测速定轨 (即只用测速数据确定运动目标的状态参数 )的实现问题 ,研究了一种扩展 Kalman滤波方法 ,并利用其状态方程和线性化观测方程得到定轨算法。理论推导和仿真结果表明 ,此算法是收敛的 ,且精度较高。     

基于陆标图像的火星精确着陆自主导航方法研究

针对火星精确着陆自主导航高精度的要求,提出一种仅利用火星地表陆标图像信息的自主导航方法。该方法考虑了图像拍摄到图像测量信息可用之间的时间延迟,将成像时刻探测器位置和姿态作为系统状态,利用其与探测器当前状态之间的相关性,并通过迭代扩展卡尔曼滤波算法实现对探测器当前位置、速度和姿态的估计。在该导航方法下,重点研究了导航陆标位置误差对导航精度的影响。最后,通过数学仿真验证了所给出的自主导航方法,并分析了导航陆标位置误差对导航精度的影响。     

涡扇发动机变参数鲁棒H_∞滤波器设计

针对存在建模误差及测量噪声干扰条件下的涡扇发动机性能参数估计问题,标准卡尔曼滤波及其改进算法滤波估计误差收敛速度慢,滤波估计精度低,对不确定测量噪声及建模误差较为敏感,为此本文提出了一种变参数鲁棒H_∞滤波器设计方法。该方法采用仿射参数依赖Lyapunov函数设计满足H_∞性能指标要求的鲁棒滤波器,通过引入凸多胞技术,将参数依赖线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)中变参数Lyapunov矩阵与系统系数矩阵之间耦合乘积导致的非凸优化问题,转化为常规LMI约束下的凸优化问题进行求解,降低了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)鲁棒滤波器设计的保守性,得到了全局解。针对涡扇发动机的仿真结果表明:与扩展卡尔曼滤波器对比,采用该方法设计的滤波器具有较快的动态跟踪速度和较高的滤波精度,ΔFn的稳态估计误差不大于0.1%,ΔFn的相对估计误差不大于2.5%,同时对建模误差和测量噪声干扰具有较强的抑制能力。     

运用信息融合式高阶UKF的微小卫星姿态确定算法

为提高微小卫星微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度,基于磁强计/太阳敏感器/陀螺仪的姿态敏感器配置以及无迹卡尔曼滤波方法（Unscented Kalman Filter,UKF）,设计了一种基于高阶UKF算法并且融合磁强计与太阳敏感器观测信息的微小卫星姿态确定算法.为提高系统状态方程非线性函数的一步预测精度,采用基于五阶UT变换的高阶UKF算法,增加了Sigma采样点数量,提高了系统状态预测精度.单一观测向量滤波算法不能同时满足多个不同量纲观测数据,本文提出一种同时利用两个观测向量的信息融合式滤波算法,根据磁强计和太阳敏感器的观测信息,通过卡尔曼滤波原理中的增益计算,分别得出地磁矢量和太阳矢量对应的卡尔曼增益信息.采用高斯概率密度准则进行信息融合,进而完成预测值的修正,得到同时满足磁强计以及太阳敏感器观测需求的四元数估计值,降低了观测误差的影响.仿真分析验证了算法的优越性.     

一种高动态频率跟踪环路的数字实现与分析

在弹载无线制导系统中,由于导弹的高动态特性,导致接收机所接收信号具有显著的多普勒频移。围绕载波频率跟踪环路的研究多在低动态环境下开展。针对高动态、低信噪比环境下接收信号的载波捕获与跟踪问题,提出了一种结合频率修正环节的载波频率跟踪环路,并重点分析了环路中叉积自动频率跟踪算法和高阶环路滤波器的特点。实验结果表明了该环路能够完成高动态环境下的频率跟踪。     

基于北斗Ka星间链路的地面用户导航方法

针对导航系统L频段信号易受到有意或无意的干扰和欺骗,而导致地面区域性导航服务性能下降甚至失效的问题,提出了一种利用北斗Ka星间链路信号为地面用户提供导航服务的方法。首先,对该方法的可行性进行了研究,并给出了星间链路时分体制下的用户测距模型;然后,提出了基于时钟模型和惯导信息的测距值历元归算方法,并推导了基于北斗星间链路测距值的地面用户实时定位算法;最后,通过数值仿真分析了不同因素对算法性能的影响。仿真结果表明,该方法定位精度可达2.0 m以内,能够在一定程度上弥补L频段导航信号区域性失效带来的缺失。     

基于平滑滤波与最小二乘支持向量机的指纹图像识别研究

平滑滤波能抑制或消除噪声,获得高质量的图像。建立了完整的指纹识别系统,通过预处理、特征提取和分类识别3个过程,实现了指纹的分类识别;研究了预处理过程中的滤波增强方法,比较了邻域平均、高斯平滑和中值滤波的处理效果;在识别阶段采用最小二乘支持向量机,进行指纹识别实验,并对实验结果进行了比较。     

基于双观测器的卫星姿控系统敏感器故障隔离

卫星的姿态测量部件通常包括光学敏感器和惯性敏感器,这两类敏感器的故障隔离是卫星闭环姿控系统故障诊断的难点之一。利用双观测器方法实现两类敏感器的故障隔离,由卫星姿态运动学方程可知,这两类敏感器的输出存在解析冗余,可建立一个"虚拟"系统。对这个系统设计两个不同的观测器,其中一个是Kalman滤波器,能检测两类敏感器的故障;另一个是隔离观测器,能检测光学敏感器的故障,通过比较这两个观测器的输出残差,达到故障隔离的目的。将该方法应用于包含太阳敏感器、红外地球敏感器和陀螺的卫星姿控系统的故障诊断,数学仿真结果验证了这种方法的有效性。     

基于小波理论的液体火箭发动机试验数据噪声处理

1引言液体火箭发动机试验(也称发动机试车)的主要目的之一,就是为了获得发动机各类参数的大量数据,因为这些数据是验证发动机设计理论,研究发动机工作性能的重要依据[1]。稳态参数是液体火箭发动机试验的主要检测参数。在工程实践中,经常认为稳态参数是变化缓慢的参数,常采用降