简介：针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。

简介：针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5min内完成对准,统计方位均方差（1σ）不超过3′。

简介：特征根估计方法具有降低模型复共线性程度和提高参数估计效果的作用，但是在SINS制导工具误差估计中，如何有效地筛选特征根却成为特征根估计的重要问题。文中通过研究特征根与残差平方和之间的关系，提出了以残差平方和与系统阶次比最小为准则（即MRSO准则）的特征根筛选方法。仿真分析表明，改进的特征根估计方法具有很强的工程实践性，从而推动了该方法在实际工程中广泛应用。

简介：惯性导航系统(INS)以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域.它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大.对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下,提高惯性导航系统精度的有效途径.目前,对惯导系统的误差修正均采用外信息(如GPS的输出信息)校正,即在INS工作的全部时间内,定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量,对INS误差进行估计和补偿.Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准.本文研究了当地水平惯导系统的的误差估计和补偿问题.分析结果表明,采用Kalman滤波的方法,可以精确地估计惯导系统的误差(包括陀螺漂移和加速度计零偏),误差估计的精度高,并且估计的方差阵收敛快.

简介：为了填补船测海深数据空白,给出了海底地形起伏与重力异常和重力异常垂直梯度之间的导纳函数关系。据此,以测高重力异常、重力异常垂直梯度作为输入数据,采用线性回归分析技术,在西南太平洋相关海域开展了海底地形反演试验。结果表明,通过不同方法获取的比例因子与海底地形呈现一定的内在联系,地形平坦海域,比例因子较小;海山分布较多的地形起伏较大的海域,比例因子相对较大,反映了重力数据与海底地形较强的相关性。同时,采用线性回归方法构建的海底地形模型检核精度最高,相较于传统方法获取的海底地形模型,精度最高提升了46%左右,与ETOPO1海深模型和DTU10海深模型相比较,模型精度最大提高了近一倍有余。另外,不同方法对于不同的海底地形具有各自不同的优势,靠近海山区域,采用线性回归技术反演的海深结果优于传统方法;在海山部分,传统方法反演精度又好于线性回归技术。不同数据源反演海底地形的统计结果表明,以重力异常垂直梯度构建的海底地形模型的检核精度优于以重力异常作为输入数据构建的海底地形模型。

简介：制导炮弹控制系统要求炮弹飞行姿态测量信息具有良好的准确性和实时性。为解决制导炮弹飞行姿态的高精度滤波估计问题,根据外弹道攻角运动方程和MEMS角速度陀螺测量方程分别建立姿态角滤波系统状态模型和量测模型。考虑实际陀螺随机白噪声的影响,结合弹载全球定位系统信息及地面弹道试验数据,并利用非线性卡尔曼滤波估计方法,对制导炮弹飞行姿态进行了滤波估计。为提高滤波估计效率,对比了Unscented卡尔曼滤波和一种混合卡尔曼滤波两种非线性滤波估计方法,滤波估计结果表明两种方法得到的姿态精度均能满足测量要求,而运算效率后者相对前者可提高约6%,稳定性也较好,因此在工程上更实用。

简介：传递对准是机载主惯导对子惯导进行初始化的过程,机翼变形对快速传递对准滤波精度有显著影响.讨论了传递对准中机翼变形的不同估计方法,通过分析建模过程比较了各种方法的特点及其适用范围.然后建立快速传递对准仿真环境,用“速度加姿态”匹配方式进行仿真,比较了不同方法所能达到的精度.最终从对准精度、快速性、模型依赖度、计算量等方面,对各种传递对准中机翼弹性变形的处理方法进行了比较总结,结果表明,将弹性变形当作有色噪声且使用卡尔曼滤波量测扩增法进行传递对准滤波器设计时,在估计精度和计算量方面达到最好折衷.所得结论为快速传递对准弹性变形的处理提供了工程应用参考.

简介：在原有研究的基础上,针对实验数据观测点疏密分布均匀或不均匀的工程实际情况,分别运用全局准则和局部准则,研究最小概率DWO非线性辨识方法中的带宽选择关键问题,提出了校正AIC准则和LCV准则两种不同的带宽选择方法,并将这些方法应用于四频差动激光陀螺的温度误差模型辨识中,比较和验证了这些方法的正确性和适应性。研究结果表明：①对于＂分布均匀＂的情况,宜采用校正AIC准则;②对于＂分布不均匀＂的情况,宜采用LCV准则;③形成了自动带宽选择算法。总之,这些方法为解决＂带宽选择＂问题提供了有效途径,从而进一步提高了最小概率DWO方法的工程应用价值。

简介：在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络.描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比.最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计.仿真结果证明了该法的有效性和实用性.

简介：采用卡尔曼滤波方法进行动基座对准过程中,载体挠曲运动等因素会导致系统噪声、量测噪声的不确定性,即系统参数的不确定性。将多模型估计理论应用于捷联系统动基座对准过程中,可以有效抑制系统不确定性因素的影响。建立了捷联惯导系统误差模型和引入外部位置、速度信息的量测模型,针对对准过程中系统噪声和量测噪声不确定的情况建立了多模型自适应估计器。在同等条件下进行了单一模型对准和利用多模型估计理论进行对准的仿真比较,结果显示：基于多模型估计的对准完成后捷联系统具有更高的导航精度;由此说明,动基座对准过程中,系统参数不确定的情况下,多模型估计器有更好的适用性。

简介：针对多飞行器协同拦截机动目标过程中的目标状态估计问题,提出了一种多飞行器对目标加速度的一致性协同估计方法。构建了多飞行器分布式协同估计结构,将扩张状态观测器和一致性理论相结合,设计了分布式协同一致性估计器。利用扩张状态观测器对目标状态进行估计,在此基础上利用一致性理论为各飞行器设计协调控制量,通过局部信息交换使得各飞行器得到一致的估计值,实现对目标加速度的精确估计。利用稳定性判定理论对一致性估计器的误差和收敛性能进行了分析,并将设计的一致性协同估计方法应用到协同拦截系统中进行了仿真验证。仿真结果显示,在不同的目标机动形式下,对目标加速度估计误差始终小于0.5m/s2,因此设计的一致性估计方法能够实现对目标加速度的精确估计,且具有较强的鲁棒性。

简介：为了解决乘波体偏离设计条件下气动特性会恶化，特别在低速时，升力严重不足这个问题，提出了通过增大后掠角生成前缘涡，增加背风面的升力，以改善乘波体低速气动性能.首先使用VisualBasic编程语言，并通过CATIA软件二次开发技术，实现了锥导乘波体的参数化设计和自动生成.再通过控制圆锥角和流场长度这两个设计参数，获得了大后掠乘波体构型.最后，运用剪切应力输运（shear-stress-transport，SST)模型，计算了所得乘波体的气动特性，并分析了流场变化，发现乘波体在设计状态下激波能很好附着在前缘上，在小的正攻角下，乘波体可获得比设计状态更高的升阻比，满足巡航要求.运用I.模型计算了乘波体的低速气动特性，得到了不同攻角下升力、阻力和升阻比的变化规律.研究结果发现，乘波体在低速下产生了明显的涡结构，在合适攻角下，能产生数量可观的附加升力，提高了乘波体的水平起降性能.

简介：为了降低闭环硅微加速度计的非线性,分析了其主要误差源并提出了相应的补偿方法。首先,分析了闭环状态下检测质量块偏离几何中心位置所造成的非线性问题,并确定了电路零位是主要误差源;其次,利用闭环反馈控制进行了非线性的优化分析;最后,提出了非线性补偿的工程调试方法。离心试验结果表明,采用该调试方法可将加速度计的非线性减小一个数量级以上。该结果验证了非线性误差分析和补偿方法的有效性,且适用于同批次加工的其它加速度计。

简介：文章基于线性中心紧致差分格式，通过非线性加权插值的方法来求解网格中心处的函数值．这类格式保持了原有中心紧致差分格式的高阶精度和低耗散特性，同时其分辨率也非常高，由于其非线性插值的机制，使得这类格式能够捕捉强激波，所以这类新的高阶非线性紧致格式是一种较好的模拟湍流和气动声学等多尺度问题的方法．

简介：针对1点RANSAC（RandomSampleConsensus）单目视觉EKF（ExtendedKalmanFilter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158？,俯仰角平均误差减小0.1782？;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5？以内。

简介：在非线性、非高斯条件下进行动基座传递对准，如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。本文引入强跟踪自适应滤波器，建立对估计误差的一步预测方差PK/K-1的加权算法，来达到抑制噪声的目的；同时，针对初始对准对准精度与快速性的要求，建立了动基座传递对准精确的非线性滤波模型。通过计算机仿真，模拟了飞机机动模式，验证所提滤波器的可行性。最后，通过与扩展卡尔曼滤波的比较，说明非线性强跟踪自适应滤波器在对准精度与速度上都有更好的表现。

简介：本文针对陀螺随机漂移的弱非线性和非平稳性,提出了一种多项式NAR模型及其辨识方法。对陀螺随机漂移测试数据的仿真表明,该模型能很好地用来预报陀螺随机漂移。

简介：针对带有末端多约束的三维非线性制导问题,设计了一种通用模型预测静态规划制导算法。该制导算法通过向后迭代求解权矩阵微分方程对控制量进行更新,将动态优化问题转化为静态优化问题,计算效率得以提高。阐述了通用模型预测静态规划制导算法的基本原理,详细给出了基于通用模型预测静态规划算法的制导律设计过程。所设计的制导律满足末端法向加速度约束,因此,间接满足末端弹体姿态角约束。仿真时考虑目标的机动方式和落角约束,仿真结果表明,末端位移偏差小于0.5m,末端落角可控制在0.01°范围内,末端法向加速度小于0.01m/s^2,该制导律能够很好地满足末端位移、落角和法向加速度约束。

简介：惯性/卫星超紧组合技术核心将卫星导航接收机基带信号处理过程中的环路非线性信息与惯性导航信息进行深层次互耦合。在研究超紧组合多信息源异型耦合架构特征及互耦合机理的基础上,对比分析了超紧组合非相干及相干互耦合方法,总结了不同超紧组合观测矢量提取方法及环路模型,然后设计了超紧组合互耦合信息处理流程及信号NCO（数控振荡器）控制方法。最后,利用仿真平台对非相干及相干方式进行了卫星信号受干扰及载体动态变化环境下的试验对比分析,结果表明超紧组合相干方法相较于非相干方式具有更优的观测矢量提取性能及抗干扰性能。

简介：在详细分析光纤陀螺零漂的基础上，提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理，然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法．针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理，比较三种滤波方法，小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法，但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时，小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的，而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模，建模精度提高了两个数量级。结果表明：基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的，可大大提高建模的精度。