固体运载器姿态控制系统自适应滤波器设计

采用大长细比、轻结构质量设计方案的固体运载器结构刚度较小,姿态控制系统设计需要考虑弹性振动的影响。设计了自适应滤波器实现对箭体弹性振动信号的抑制:将滤波器参数自适应问题转化为系统参数辨识问题,通过Steiglitz-McBride参数辨识方法求解,该方法具有计算复杂性低、收敛迅速等特点,适用于箭上计算机实时计算。通过闭环仿真表明,在箭体弹性频率发生变化的条件下,具有自适应滤波器的控制系统能够跟踪这种变化,有效抑制振动信号对控制器的影响,保持运载器姿态运动稳定。     

基于光纤陀螺的INS/GPS组合导航仿真与应用

针对卡尔曼反馈校正难以工程实现的问题,提出了用卡尔曼输出校正来进行组合导航滤波的方法。对卡尔曼输出校正的滤波效果进行了理论分析和仿真验证,并在基于光纤陀螺的INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Position System)组合导航系统上进行了实验。实车实验结果表明:卡尔曼输出校正的定位精度和GPS定位精度相当,惯性导航系统误差随时间增长特性得到了有效抑制,从而验证了卡尔曼输出校正的方法在组合导航的应用中是可靠的。     

受符号调制的m序列旁瓣特性研究

m序列因其优良的二值自相关特性而广泛应用于雷达和通信系统中。存在符号调制时 ,m序列匹配接收的旁瓣特性不再具有二值性。研究表明 :对于生成多项式相同的m序列 ,当移位寄存器的初始状态不同时 ,其符号调制下的旁瓣特性存在明显差异。选择合适的初始状态 ,可以得到较高的主旁瓣比。采用旁瓣抑制滤波器可以进一步显著提升主旁瓣比     

舰炮火控中滤波和预测的新思路

通过对现有火控中应用的滤波和预测方法的剖析和对火控输入信号及噪音的分析 ,提出了一种新的滤波和预测原理——闭环跟踪滤波原理。采用随动系统原理、误差相消原理和自适应控制原理相结合的方法 ,适合一次或二次运动的目标和噪音频谱大于目标运动频谱 10倍频程以上的情况 ,并能获得既快又精确的目标现在点参数和未来点位置值。     

光纤光栅技术与应用专题讲座(二) 第3讲 光纤光栅在星间激光通信系统中的应用研究

针对星间激光通信系统,分析了光纤光栅在此系统中的应用。为了设计出高性能的光滤波器以满足星间激光通信系统的要求,研究了光滤波器的带宽对系统性能的影响。在GEO-LEO星间链路中,考虑多普勒频移,研究了系统的归一化信噪比与滤波器带宽的关系,提出并设计了滤波器最佳带宽。根据得到的最佳带宽,设计了符合要求的光纤光栅滤波器。     

次优Sage滤波器的改进措施

针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

不同转位方案下双轴旋转惯导系统精对准分析

针对双轴旋转惯导系统转位方案的设计和选择问题,提出了3种合理的转位方案:16次序、24次序和32次序,建立了旋转惯导系统的误差方程和卡尔曼滤波模型.观测量取速度误差和位置误差时,分别对3种转位方案下精对准过程进行了分析仿真.结果表明,24次序转位方案精对准过程所需时间最短,精度最高,其次是32次序,16次序转位方案精对准过程所需时间最长,精度最低.     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

距离伪量测的空基平台单站无源定位算法

针对空中观测单站平台对海面、地面目标的测向定位问题,提出一种基于距离伪量测的最小二乘-不敏卡尔曼滤波(LSE-UKF)两阶段滤波算法。首先利用单次的测角信息以及目标离地高度的约束条件计算出目标的距离,采用最小二乘法对距离量进行滤波,得到较为准确的距离量。进一步将滤波所得距离量视为伪量测信息,结合观测所得的角度信息进行不敏卡尔曼滤波。仿真实验表明该算法提高了定位精度并且具有较快收敛速度。