利用地磁场测量的小卫星自主导航设计

地磁场矢量是卫星所在位置的函数 ,通过对地磁场的测量 ,即可实现对近地小卫星的自主导航。本文采用卡尔曼滤波技术设计了小卫星基于地磁场测量的导航方法 ,在采用地磁场模型时选取磁偶极子模型 ,以此使设计算法的计算量大大减少。最后利用数字仿真验证了系统性能。     

基于GPS及其与磁强计组合的姿态确定算法研究

提出了一种组合敏感器定姿算法，针对卫星上同时装备有磁强计与全球卫星定位系统（GPS）的情况，利用两者的测量信息，在卡尔曼滤波算法的基础上，对两者信息融合定姿算法进行了设计和仿真，旨在提高卫星自主定姿精度和可靠性，结果表明，组合定姿算法使姿态确定的精度得到提高。     

基于GPS与磁强计组合的姿态确定

提出了一种基于信息融合的姿态确定方法用于姿态确定。利用星上的GPS接收机和磁强计两种敏感的测量，基于广义卡于尔曼滤波理论及信息融合理论，发展了基于此两种敏感器的全局最优融合估计算法。来确定卫星的姿态和姿态角速度。并对处法进行了设计和仿真，通过与单独使用GPS确定姿态的算法进行对比分析。结果验证了该算法进行对比分析，结果验证了该算法的优越性。     

基于[μ]综合方法的自动驾驶仪设计

对于具有不确定性的控制系统,如何保证控制系统的设计能够具有鲁棒性,同时又达到最优的控制性能,[μ]综合方法以完备的结构奇异值理论为基础,给出了这一问题的最优解。导弹受控飞行于稠密大气层时,其自动驾驶仪正是这样一种要面对多种不确定性因素的控制系统,为使导弹控制在这种情况下达到鲁棒最优,将[μ]综合方法用于导弹自动驾驶仪设计,并对设计结果进行了仿真验证,结果分析表明采用该方法对于导弹气动不确定性具有更好的鲁棒效果。     

基于UKF算法的航天器自主导航研究

针对卫星上配备的多种姿态敏感器，进行了导航方案的设计，利用姿态敏感器的测量信息实现轨道参数的估计。通过UKF(Unscented Kalman Filter)算法研究了卫星的自主导航问题，较传统的扩展卡尔曼滤波方法(EKF)简化了计算过程。数值仿真结果验证了该导航算法的优越性。     

CATIA与点云融合的机翼微变形检测研究

飞机在日常飞行过程中机身和机翼表面通常会产生人眼无法直接识别的微小变形,并影响飞行的气动性能甚至影响飞机的飞行安全。将三维激光扫描技术应用于机器的微变形检测中,能够检测出机翼的毫米级微小变形。然而与常规激光点云处理软件Geomagic Studio相比,CATIA(Computer Aided Tri-Dimensional Interface Application)能够实现对飞行器模型的模拟气动性和碰撞性检测,更能拓展点云数据的检测功能。文章通过实验对将激光点云数据与CATIA平台进行融合处理的过程和技术要点进行了探索和研究,形成了一套针对Geomagic Studio和CATIA平台点云数据融合处理的技术方案。通过对比分析,对Geomagic Studio和CATIA平台各自处理点云的技术优势进行了总结,结果表明CATIA相对于Geomagic Studio平台有更加精确的细部探测能力。