空域滤波器组对雷达阵列合成距离像的影响分析

为了简化雷达系统硬件设计和降低成本,可以使用多个窄带成分来合成宽带信号,从而获得满足实际需要的合成距离像。针对合成宽带信号和雷达阵列的特点,详细分析了结合合成宽带信号及传统空域滤波器组情况下所合成距离像的失真原因,指出合成距离像的失真由形状变形和位置平移两部分组成,且这两种失真分别由各个空域滤波器输出幅度和相位的波动所引起。同时,推导出计算对应相位和幅度失真度的理论公式,并由此给出了当合成距离像存在可接受失真时阵列的临界条件。计算机数值仿真结果验证了以上结论。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法

为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

具有耦合度增强和宽带杂散抑制的新型双模滤波器(英文)

针对传统耦合结构的双模微带滤波器端口耦合度受限于加工精度及存在二次寄生通带等问题,提出了一种新型双模滤波器。该滤波器采用弯折偏移馈电型的耦合结构,结合阶跃阻抗双模谐振器,能够在提高端口耦合度的同时有效抑制谐波响应。在此基础上,针对级联双模滤波器的近边带杂散问题,通过分析杂散响应频点变化规律和模式电流分布,并利用该新型滤波器自身传输零点可控的特性,优化寄生谐振器的结构参数,有效抑制了近边带杂散响应。仿真和实验表明,与传统双模滤波器相比,该设计具有插入损耗低、过渡带陡峭、阻带宽的特性,在宽带通信中的杂散抑制方面具有较好的应用价值。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于容积卡尔曼滤波的卫星姿态估计

为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）的容积四元数估计器（Cubature Quaternion Estimator,CQE）估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示误差角,有效地避免了滤波过程中的奇异。为克服多传感器融合时运算效率低的问题,通过容积四元数估计器与信息滤波相结合,提出了一种容积信息四元数估计器（Cubature Information Quaternion Estimator,CIQE）。仿真表明角度和陀螺漂移初始估计误差较大时,新方法仍能取得良好的估计性能。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果