基于神经网络的INS/SAR组合导航航迹状态估计算法研究

实现对已选航迹上的状态估计对于航迹规划有重要的指导意义,在干扰大的外界环境中,常规的卡尔曼滤波方法对组合导航航迹状态估计的精度已经不能满足要求,为此本文提出了采用BP神经网络用于组合导航的航迹状态估计。重点描述了BP网络用于航迹状态估计的设计方法,对训练样本的获得以及网络结构的选择给予了详细的介绍。最后结合INS/SAR组合导航的特点,分别采用常规卡尔曼滤波和BP神经网络进行航迹状态估计,仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。     

光纤通道交换网络WRR实时调度算法分析

 随着综合航电系统的发展,1553B总线已经不能满足发展的需要,光纤通道交换式网络作为新一代高性能网络通信协议被引入到航电系统中,其性能指标与整个航电系统的总体指标有着密切的关系.为了解决系统消息实时发送的问题,研究了光纤通道交换网络实时条件下加权轮询调度算法的通信性能,利用随机Petri网对光纤通道交换网络的调度过程进行了建模,通过对模型的仿真和分析,得到了数据传输量及传输时限变化时系统网络负载、延迟时间、超时消息所占比例等重要性能指标,并分析了调度算法的性能.仿真结果证明光纤通道交换式网络具有高速稳定性,加权轮询调度算法能够满足消息传输的实时性、公平性要求.     

微捷联姿态系统的一种扩展卡尔曼滤波方法

采用低精度的微惯性陀螺和加速度计作为微惯性捷联姿态确定系统元件,首先分析了捷联惯性姿态解算的非线性问题和误差累积的原因;根据姿态三角函数关系引入横滚、俯仰角的3个替换变量作为状态变量,并根据状态变量之间的约束方程和运动体前向速度测量,建立了捷联惯性姿态的一种扩展卡尔曼滤波模型;采用MTi微惯性捷联测量组合进行实验,将该扩展卡尔曼滤波方法解算载体姿态结果与捷联姿态解算结果相比较,验证了该方法抑制惯性姿态解算累积误差的能力.      

一种重力卫星质心在轨标定算法

针对重力卫星质心在轨标定问题,提出了一种将预测滤波与卡尔曼滤波相结合的标定算法。该算法首先利用磁力矩器产生一个明显大于干扰力矩的周期性力矩作用于卫星上,然后利用陀螺数据实现了卫星角加速度的预测滤波估计,并通过静电加速度计信息设计卡尔曼滤波器,实现卫星质心的标定;最后进行了数学仿真,仿真结果表明该算法针对卫星的角加速度及质心位置能够实时估计,三轴最佳标定精度分别为[0.0628 0.0324 0.0414]mm,实现了卫星质心较为精确的标定。     

基于序列红外图像的弹道导弹中段目标检测跟踪方法

针对弹道导弹中段目标检测跟踪问题,将卡尔曼滤波应用基于红外图像的弹道中段目标检测数据滤波和预测,建立了中段目标的状态方程和量测方程。针对卡尔曼滤波中系统噪声和量测噪声的自协方差阵难于确定的问题,研究了卡尔曼滤波参数选择设置方法,利用实际检测结果对不同噪声参数条件进行了试验,得到了应用于弹道导弹中段目标检测跟踪的滤波器参数设置规律,为弹道导弹中段目标检测跟踪技术提供了参考。     

基于模糊评价与GIOWA算子的技术风险评估方法

将不确定多属性决策方法应用到风险评估当中,给出了一种定性与定量相结合的飞行器型号研制项目技术风险评估方法.采用基于广义导出的有序加权平均(GIOWA,Generally Induced Ordered Weighted Averaging)算子的模糊综合评价系统去处理风险评估中的专家语言信息,通过对风险概率与后果的分别量化并结合风险矩阵确定单个技术风险事件等级,从而进一步获得整个项目的风险状况.结合一个航空研制项目分系统的风险评估实例,阐述了方法的详细实施步骤与实用性,为型号研制过程中技术风险评估工作的开展提供了一种方法.      

基于ASUKF的火星探测器脉冲星自主导航方法

脉冲星导航可靠、稳定、精度高, 是实现火星探测器自主导航的有效手段之一.针对脉冲星导航中脉冲到达时间的微小误差会引起巨大的位置估计误差这一问题,提出了一种基于扩维Unsented卡尔曼滤波(ASUKF,Augmented State Unscented Kalman Filter)的火星探测器脉冲星自主导航方法,建立了以位置、速度和脉冲到达时间的常值测量误差作为状态量的导航系统数学模型,可在对探测器位置、速度进行估计的同时有效估计并修正脉冲到达时间的常值测量误差,并降低随机测量误差的影响.仿真结果表明该方法的导航定位精度可达350m以内,可以满足火星探测自主导航的需要.     

粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

基于卡尔曼滤波和ABS控制输入的车速估计

在现有的轮速估计算法基础上,研究了一种基于参数自适应卡尔曼滤波和ABS(Anti-lock Braking System)控制输入的车速估计算法.该算法首先以四轮轮速为输入,利用ABS控制状态信息估计车辆的制动减速度,然后综合减速度和轮速信息分别估计左、右侧的参考车速.使用自适应卡尔曼滤波针对不同的滑移状况更新协方差矩阵,并采用真实的ABS制动试验数据检验所提出的算法,结果表明:该算法在各种路面条件下都能估计得到合理的参考车速.      

基于维纳滤波法的提高无人机测高精度方法研究

无人机高精度高度保持装置,通常采用误差相对较小的无线电高度表来作为测量高度或高度差的传感器。无线电高度表在海面上测高时,由于海杂波以及自身噪声等随机干扰信号的影响,会产生较大误差。为消除或减小海杂波以及自身噪声等随机干扰信号对无线电高度表的影响,需要对无线电高度表输出信号进行必要的处理。本文着重论述采用维纳滤波法最优估计技术来设计提高无线电高度表抗干扰的措施方法。