先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法

根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。     

基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法

研究了一种基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法,该方法可利用故障检测函数自动识别单个卫导故障,并实时剔除故障星重构观测信息序列,从而避免了对紧耦合系统的影响。构建数字化仿真环境对所研究的故障检测与隔离方法进行了仿真,仿真结果表明,该方法可在卫星发生故障时及时检测并隔离故障星,并自动实现观测信息重构,保证了紧耦合系统的精度和完好性。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

捷联惯导系统快速自对准误差模型的建立

通过对惯性制导系统两个基本方程的研究,求出了各状态矢量在各坐标系下的微分方程,然后以ψ角法所确立的平台为基准,分别推导得出惯性制导系统各主要状态的微分方程,从而建立了捷联惯性制导系统的误差模型.最后根据静基座捷联惯导系统初始对准的特点对其进行简化,得到了静基座捷联惯导系统快速自对准的误差模型.     

基于DSP+FPGA的导航计算机数据采集与处理硬件设计

根据捷联惯导系统中数据采集和运算处理的要求,提出了以高性能DSP为核心,由FPGA构成主要外部输入输出接口的导航计算机硬件设计方案;设计了I/F转换电路;给出了各电路的硬件结构框图和各器件的特性、选择与应用。从硬件方面分别讲述了FPGA和DSP的工作过程和功能。利用本方案,对实现军事和工程领域中导航系统微小型化、降低系统成本和体积具有重要意义。     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

捷联式惯导系统动态误差特性研究

根据载体运动状态下捷联惯性导航系统 (SINS)的误差方程时变的特点 ,推导出捷联惯性导航系统动态误差模型 ,并对其在几种动态环境下的误差特性进行了仿真研究 ,结果表明 :与静态误差特性相比 ,捷联式惯导系统的动态误差特性发生了较大的变化。     

重披反导战袍欲何为

美国东部时间1月25日晚9时,美军从夏成夷发射了一枚短程导弹,8分钟后美海军从太平洋上的“伊利湖”号“宙斯盾”导弹巡洋舰上发射了一枚拦截导弹,10分钟后,拦截导弹在夏成夷西北约480千米处的上空击中了目标导弹。这是新年伊始美国海军首次进行的从军舰发射拦截导弹的试验。美国防部官员称这次试验主要是为了测试海基拦截导弹的制导系统,而不是检验其是否能击中目标,真正的海基反导试验将在今年春季晚些时候进行。