拖曳式诱饵对抗技术研究

基于机载拖曳式诱饵会对雷达导引头形成双点源干扰这一背景,对拖曳式诱饵对抗技术进行了研究。分析了拖曳式诱饵形成干扰的原理,针对拖曳式诱饵不能够对红外导引头形成干扰这一特点,基于雷达／红外信息融合技术,对雷达／红外双模导引头对抗拖曳式诱饵技术进行了研究,论述了双模寻的目标检测跟踪流程。最后在干扰条件下利用雷达／红外信息融合技术对目标跟踪进行了仿真,验证了方法的可行性。     

飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识

诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染 问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及 危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文提出一种新的浓 度离散随机模型,并建立敏感性分析方法实现污染源定位及强度初步估计,之后利用隐式与 显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度 预测。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识。仿真结果证实了该算法的有效性 。
     

星间微波测距系统相位中心在轨标定研究

研究了卫星质心已精确确定后,基于非线性卡尔曼滤波的星间微波测距系统的相位中心在轨标定方法。用非线性卡尔曼滤波对4种机动律的数据进行标定计算。仿真结果表明:当设定合适的敏感元件参数时,该法有较高的精度。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

基于Lawden改进型方程的编队Unscented Kalman Filter滤波估计

通过改进卫星编队的Lawden方程得到非线性相对运动方程,称为Lawden改进型方程,使其更加近似于编队运行环境.通过该非线性方程,在编队相对导航研究中,以EKF滤波方法为参考分析,采用适合非线性系统的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波方法对编队的状态进行滤波估计.通过仿真实验,结果表明采用UKF滤波方法的编队状态估计精度明显优于采用EKF滤波方 法得到的估计精度,其中相对距离估计精度可以提高70％左右,相对速率估计精度可以提高25％左右,在工程应用中具有一定的参考利用价值.     

基于GPS的新型二级频标锁定系统

提出了一种基于GPS的新型二级频标锁定系统的设计方案。利用信号的时延稳定性和群相位差变化的规律性,产生一种基于长度游标的高精度时间间隔测量方法。将该方法应用于二级频标锁定系统中,通过对被测时间间隔进行多尺度卡尔曼滤波,在MCU控制下算出GPS与二级频标分频信号之间的相对频差;根据二级频标的频-压控制特性得到补偿电压,将该电压进行D/A转换后送到二级频标的压控端,调整输出频率,形成二级频标锁定系统。实验结果表明其锁定精度可达10 -12 /s 量级,与传统频标锁定系统相比具有电路简单,成本低廉,附加噪声小,锁定精度高等特点。
     

耦合位置误差的机载惯性/星光组合算法研究

针对星敏测量输出的是惯性系下姿态信息,无法直接应用于实际的机载地理系下姿态组合导航,提出了地理系下耦合位置误差的机载惯性/星光组合滤波算法。该算法分析了
惯性姿态到地理系姿态之间的相互转换关系,在建立的地理系下姿态线性化量测方程基础上,通过引入导航位置误差转换矩阵,建立了星敏测量的惯性姿态到惯性导航计算输出的地理系姿态之间的耦合误差模型;同时针对姿态观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量;实现了基于星敏测量的惯性系下姿态对地理系下惯性导航误差的直接修正。姿态耦合误差仿真结果表明该组合导航算法设计成功可行,为星敏在机载环境下的组合导航应用提供了新的思路。
     

用GPS信息的惯导快速对准方法

如何快速、准确地完成惯导系统的初始对准一直是惯导系统研究的关键技术,方位对准精度和对准时间的矛盾至今未能很好地得到解决。为解决这一问题,本文提出了双全球定位系统（ＧＰＳ）同惯性导航系统（ＩＮＳ）进行深组合的方法。仿真结果表明,该方法使方位对准时间缩短为不到２ｍｉｎ,精度达到１４．６７（″）,较好地解决了方位对准问题,同时也提高了导航精度。     

一种补偿t-OPT噪声的冗余捷联惯组故障检测方法

为提高基于等价空间原理的故障检测方法在冗余捷联惯组故障检测中的适用性和鲁棒性,提出了一种补偿噪声的t检验最优奇偶向量法(t-OPT)。该方法在最优奇偶向量法(OPT)的基础上引入t检验构造了新的故障检测函数,使用卡尔曼滤波算法补偿了t-OPT方法中故障检测函数的随机噪声,使检测方法在奇偶残差统计特性未知、存在噪声干扰和故障幅值较小的情况下,仍可以实现对故障器件的准确定位。仿真结果表明：该方法可以检测到冗余捷联惯组中低故障幅值的常值漂移,有效降低了常值漂移故障检测的虚警率以及线性漂移故障的检测时延。     

SINS／GPS／EMC组合导航系统信息融合技术研究

基于无复位(No-Reset)联邦Kalman滤波信息融合算法,提出并且探讨了组合导航应用过程中的信息融合问题.在建立的相关误差模型基础上,对所设计的采用联邦Kalman滤波技术的SINS/GPS/EMC组合导航系统进行了计算机仿真.结果表明,采用无复位联邦滤波结构的SINS/GPS/EMC组合导航系统能充分融合系统各种导航传感器的信息,能发挥它们各自的优点,互相取长补短,有效地提高导航系统准确度和可靠性.