INS/GNSS组合导航系统空中快速对准方法

针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。     

星载DBF接收天线误差校正算法

 提出了一种改进的基于子空间的星载数字波束形成（DBF）接收天线的误差校正方法。根据阵列互耦效应主要取决于阵元间的几何距离这一特点,利用阵元空间排布的对称性简化了天线的互耦模型,将天线的互耦效应及射频(RF)通道失配统一为通道间的幅相不一致。通过在基带注入特定的阵内相位差降低了子空间算法的计算复杂度。在建立7单元正六边形平面阵仿真模型的基础上,分析不同信噪比(SNR)环境下校正算法的性能,经比较得出可以通过提高发射信号功率改善误差估计的精度,验证了算法的有效性。仿真分析结果表明该算法在卫星通信系统中有一定的工程应用价值。     

一种惯导系统快速对准模型和方法

从控制论的观点探讨了实现惯性导航系统(INS)快速对准及标定的途径及方法.通过引入李雅普诺夫变换,论证了SINS(Strapdown Inertial Navigation System)模型与GINS(Gimbaled Inertial Navigation System)模型的等价关系;通过基于物理本质的相似变换,提出了用伪状态来代替真实状态,从而使INS的可观测状态和不可观测状态之间动态解耦,得到了INS的最佳完全可观测子系统模型;通过对INS可观测子系统模型的简化,提出了一种快速估计方位失准角和标定陀螺仪漂移误差的方法,该算法表明方位失准角和陀螺仪的漂移误差完全可从水平失准角速率中快速估计出来,而不必使用陀螺的输出信号.      

数字式精密温控对FOG IMU性能的影响

以战术级光纤陀螺(FOG, Fiber-Optic Gyro)惯性测量组合(IMU, Inertial Measurement Unit)为研究对象,分析了环境温度与其测量精度的关系.为抑制外界温度对IMU的干扰,提出了一种实用的IMU温度控制方法,即根据IMU的热分析与仿真,优化温度控制方案和控制算法,并依此方法为IMU设计了基于模糊PID(Proportion Integration Differentiation)算法的数字式温控系统,研究了有温控和无温控对陀螺和加速度计测量精度的影响.试验表明,对IMU进行精密温控,改善了惯性器件的热环境,有助于提高IMU的综合性能.      

一种新型车辆智能避撞预警模型设计

针对目前单阈值避撞模型所具有可反应时间单一的缺点,设计了一种基于多级报警规则的避撞预警模型,为驾驶员提供了一个渐进的反应时间,在紧急情况下使其有更多时间来避免碰撞发生.对车辆行驶过程中驾驶员的信息感知特性进行分析,为模型的建立提供相应的理论基础.设计了基于多级报警规则的避撞预警模型,并对模型的设计过程进行了详细的论述.利用实测数据对给出的模型进行了实证研究,结果表明多级报警避撞预警模型能使驾驶员更加舒适的驾驶车辆,并为智能避撞预警系统的建立提供了良好的模型基础.      

新一代飞机任务系统概念与构架

新一代飞机是面向全球战略的空中力量组织,其任务系统是利用全球、全域和全空间能力组织,构建全球、全域和全空间警戒、到达和对抗的优势,实现面向全球的战略目标。从全球战略、战术和任务组织思想的角度,论述了新一代飞机任务系统战略需求和存在的挑战,描述了任务系统的"蝴蝶效应"及其形成过程等基本概念,构建了基于战略、战术、任务构架组织的战略云、战术云和任务云的系统框架组织,论述了相应的复杂系统、不确定性和智能化处理思路。     

Distributed event-triggered adaptive control for second-order nonlinear uncertain multi-agent systems

In this paper, the event-triggered consensus control problem for nonlinear uncertain multi-agent systems subject to unknown parameters and external disturbances is considered. The dynamics of subsystems are second-order with similar structures, and the nodes are connected by undirected graphs. The event-triggered mechanisms are not only utilized in the transmission of information from the controllers to the actuators, and from the sensors to the controllers within each agent, but also in the communication between agents. Based on the adaptive backstepping method, extra estimators are introduced to handle the unknown parameters, and the measurement errors that occur during the event-triggered communication are well handled by designing compensating terms for the control signals. The presented distributed event-triggered adaptive control laws can guarantee the boundness of the consensus tracking errors and the Zeno behavior is avoided. Meanwhile, the update frequency of the controllers and the load of communication burden are vastly reduced. The obtained control protocol is further applied to a multi-input multi-output second-order nonlinear multi-agent system, and the simulation results show the effectiveness and advantages of our proposed method.     

High-precision single-input control of relative motion in spacecraft formation

A Newton-type method is proposed to improve the accuracy of control for relative motion of two satellites in close formation. We assume that the deputy satellite is equipped with a passive attitude control system that provides one-axis stabilization, and one or two orbit control thrusters are installed along the stabilized axis. Previous studies show that it is possible to construct periodic relative trajectories both in case of passive magnetic and spin stabilization. However, the accuracy of the numerically obtained control is quite low due to modeling errors caused by linearization of the equations of relative motion. Therefore, a correction procedure is required to compensate for nonlinear effects. To this end we suggest a recently developed algorithm based on the Newton method for solving nonlinear systems with geometric constraints. Being implemented, this algorithm allows decreasing the modeling error by up to ten times. The previously found control and trajectory of the linearized system are used as initial approximations.     

基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化

主成分分析（principal component analysis, PCA）是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）＋中央处理器（central processing unit,CPU）异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。     

基于云计算的航天器控制系统自组织体系结构

针对目前航天器控制系统中计算单元冗余备份过多但系统动态效能不足的问题,提出一种航天器控制系统自组织体系结构,通过高速对等网络将系统建立在云计算的基础上,取消单节点的冗余备份,以系统整体能力为单个节点做备份,当出现节点故障时动态迁移其程序和数据到其他正常节点以继续其功能,从而实现系统在故障时计算体系的动态聚合重构.