脉冲星非实时平差的火星探测自主导航模型

针对基于X射线脉冲星观测的火星探测器自主导航,研究了几种不同的实时自适应方法,包括:扩展卡尔曼滤波(EKF),自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)和鲁棒自适应扩展滤波(RAEKF)。首先根据脉冲星导航原理,模拟了观测值:脉冲到达时刻;接着,分别利用扩展卡尔曼滤波,自适应扩展卡尔曼滤波和鲁棒自适应扩展滤波方法估算出探测器的位置和速度;最后,上述几种滤波轨道与STK模拟的标称轨道较差,然后比较它们的滤波精度发现:AEKF和RAEKF的精度相对较高,AEKF的三个轴向滤波位置精度达到:X轴优于100m、Y和Z轴优于30m,优于VLBI技术的km量级,和Doppler技术的精度相当。     

Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.     

Optimization of geosynchronous satellite constellation for independent regional navigation and positioning in Middle East region

Regional Navigation and positioning systems using geosynchronous satellites are emerging for different parts of the world. Optimal constellation geometry achievement for a set of geosynchronous satellites is a key sector in designing of such systems. Genetic algorithm is applied for optimization of constellations with 6 and 7 satellites which is to be used in Middle East region where these systems have been deprived of. Based on the fact that the coverage criterion is not sufficient enough to guarantee a good navigation service, positioning process by the satellite systems is discussed and the performance of the system on the basis of position dilution of precision is collected as the fitness criterion. Placing the satellites in groups to pass over the same ground track is applied as a constraint to the genetic algorithm. By simulation, performance of the best obtained results and GPS are compared in terms of position dilution of precision, visibility and the required epochs (time span) to resolve the ambiguities with a 99% success rate, in this region. Also, capability of the GA for such problems is demonstrated.     

Chaboche随动硬化模型参数确定及棘轮效应

采用遗传算法确定不同Chaboche随动硬化模型的参数,得到的3种模型中,四分量模型对棘轮的预测与试验结果符合最好.增大应力幅值或应力平均值,都会使应变峰值增大,应变累积速度加快;利用确定的四分量模型研究加载顺序对棘轮的影响.结果表明,平均应力加载顺序对棘轮预测有较大影响,加载顺序高-低的累积应变低于加载顺序低-高的累积应变,而且先加载的平均应力越大,后加载的载荷产生的累积应变越小;而应力幅值加载顺序对应变累积几乎没有影响.     

关于露天矿生产车辆安排的数学模型

通过适当的假设,始终以最短路径作为出发点,充分利用所给数据特点,运用线性规划、矩阵、统计、最优化等数学理论来进行模型的建立和求解。在求解过程中,采取分阶段进行,先确定铲位,再定路线,最后安排车辆。把铲位分为两类,把品位要求的搭配比例转化为路程比例,结成一个新拟合铲位,再取最短路径,快捷地选取铲位。     

遗传算法综合阵列的幅度和相位方向图

分析了阵列方向图分别为对称、实的或实的且对称时所对应的单元激励关系,简要介绍了遗传算法,并将其用于阵列方向图综合.遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,它直接以目标函数作为搜索信息.通过合理地设计目标函数,遗传算法不仅可以综合幅度方向图,还可以综合相位,适合于需要进行幅度和相位补偿的情况,以及多目标的情况.最后,结合平顶波束方向图与抛物面天线初级馈源的正割平方方向图进行综合,证明了遗传算法的有效性和灵活性,说明使用遗传算法时尽量利用方向图的实的或对称特性,可以减少待优化变量的数目,加快收敛.并提出将传统遗传算法与传统方向图综合方法相结合,可以进一步减少得到最优解所需要的进化代数.     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

捷联惯导位置更新中的二子样涡卷补偿优化算法研究

研究了高动态环境下捷联惯导位置更新中的涡卷补偿算法。首先,给出了以地理坐标系为导航坐标系的位置更新算法;然后,基于曲线拟合的思想方法,推导了位置更新的二子样和三子样涡卷补偿算法,并且在划船运动(一种引起涡卷效应的典型高动态环境)下对二子样涡卷补偿算法进行优化,提出了位置更新的二子样涡卷补偿优化算法。仿真结果表明,二子样涡卷补偿优化算法的精度要比二子样涡卷补偿算法高,而其计算量与二子样涡卷补偿算法相当。     

基于伴飞模式的补给星轨道设计与优化

针对采用伴飞模式的星座燃料补给问题,本文对其补给星的轨道进行了设计与优化。在给出补给星的轨道设计之后,利用遗传算法对补给星轨道机动所消耗的燃料质量以及每次转移给工作星的燃料质量进行了优化求解,使得补给星燃料利用率达到最高。仿真结果同时给出了燃料利用率与工作星轨道高度以及星座中卫星数目之间的关系,该结论对采用伴飞模式的星座燃料补给研究提供了较好的理论参考。