巡航导弹最优地形跟踪H_∞控制器设计

设计了一种最优地形跟踪控制系统，它可以权衡巡航导弹的撞地概率与控制作用之间的关系。基于Ｈ∞优化理论的二自由度控制器由两个控制器组成，既实现鲁棒稳定的反馈控制器和提供良好跟踪性能的前馈控制器。对各信号的权函数选取后，仿真结果表明此Ｈ∞二自由度控制器具有良好的跟踪特性，干扰和噪声抑制特性。     

超静平台在卫星高精度高稳定度指向控制中的应用研究

文章对超静平台在卫星高精度高稳定度指向控制中的应用进行了研究,针对不同频率振源下平台的动力学模型,设计了超静平台分层控制器。通过控制算法仿真表明,采用超静平台能充分消除星上振源对有效载荷的干扰,保持对观测目标精确指向。     

微小卫星鲁棒自适应姿态确定算法

基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法（ExtendedKalmanFilter,EKF）并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影响,基于自适应滤波及鲁棒估计原理,提出了鲁棒自适应卡尔曼滤波（RobustAdaptiveKalman Filter,RAKF）算法。该算法通过构建合理的膨胀因子和自适应因子,自动调节观测噪声方差矩阵和一步预测方差矩阵的大小,从而改变旧有数据及观测信息在滤波中的权重,获得更合理的卡尔曼增益,使滤波器获得近似最优结果。基于标准卡尔曼滤波的稳定性理论,证明了若系统一致完全可控并且一致完全可观,该滤波器是一致渐近稳定的。数学仿真表明,与EKF相比,RAKF能够将欧拉角估计精度从0.3°提高到0.2°,从而证明了该算法的有效性。