相关噪声背景下相干信源DOA估计算法研究

根据信号和噪声的非圆对称特性,利用除第一个阵元外的其它阵元接收数据的共轭信息,对原阵列进行有效地扩展,提出了一种相关噪声背景下相干信源波达方向（DOA）估计的新算法。由于对阵列进行了虚拟扩展并运用斜投影算法将非相干信源与相干信源分开分辨,因此该算法具有很强的信源过载能力及阵元节省能力,在一定程度上提高了空间分辨率DOA估计的性能,并可对消空间具有非圆对称性的相关噪声,适用于低信噪比环境。仿真结果证明了算法理论的正确性和有效性。     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法

针对自主光学导航在深空巡航段应用中的问题,提出了一种基于信息融合的自主导航算法。由太阳敏感器测量获得太阳相对探测器的视线矢量,由分光计测量获得探测器相对太阳的径向速度,构建自主导航系统的两种信息观测方程;由基于状态估计误差协方差阵奇异值动态确定信息分配因子,用信息融合技术和扩展卡尔曼滤波算法实时估计探测器的位置与速度。对深度撞击任务的实际飞行数据的数值仿真结果表明:自主导航算法的轨道确定精度满足深空巡航段要求。     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究

在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。     

基于实时数据库技术的空间环境 模拟器数据管理平台

针对现有空间环境模拟器试验数据统一管理和试验设备集中监控的难题,文章提出了一种基于实时数据库技术的试验数据管理平台,首次在国内系统级空间环境模拟器研制中引入实时数据库概念,并成功应用于KM7空间环境模拟器中。该数据管理平台将KM7设备各分系统的关键数据信息进行分散采集,统一存储和调用,并通过网络发布。     

超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制

为解决超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制的难题,基于改进卡尔曼滤波器,通过一种三维插值方法实现超声速状态包线范围内的发动机部件蜕化参数估计。而航空发动机性能恢复控制是在常规内环控制转速的基础上增加了外环控制回路,该回路主要包括推力估计模型与外环控制器两部分。基于最小二乘支持向量回归机设计了一种推力估计模型,其输入采用特征选择算法筛选推力估计模型的最优输入,相比于传统的不经选择的推力估计模型,精度有较大提高。设计了外环模糊PI（Proportional integral）控制器自适应调节内环转速指令来实现蜕化发动机性能恢复的目的。最后通过超声速状态下的数字仿真,验证了上述发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制方案的有效性。      

Neural Network aided PMSM multi-objective design and optimization for more-electric aircraft applications

This study uses the Neural Network(NN) technique to optimize design of surfacemounted Permanent Magnet Synchronous Motors(PMSMs) for More-Electric Aircraft(MEA)applications. The key role of NN is to provide dedicated correction factors for the analytical PMSM mass and loss estimation within the entire design space. Based on that, a globally optimal design can be quickly obtained. Matching the analytical estimation with Finite-Element Analysis(FEA) is the main research target of training the NN. ...