基于X射线脉冲星的Halo轨道卫星自主导航和控轨

讨论x射线脉冲星自主导航（X—raypulsar-basedautonomousnavigation,XNAV）技术应用于halo轨道卫星的可行性。给出halo轨道卫星的6维状态方程和基于x射线脉冲星导航的6维观测方程,对用x射线脉冲星导航和小推力方法控轨后的日地系第一平动点halo轨道卫星进行了数值模拟。结果表明：在现有的测量精度下,可以将卫星保持在标准轨道附近。最后对实验参数数值的选择给出了相应的分析讨论。     

基于神经网络的地形匹配方法研究

提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型.通过对实时图和基准图的分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置.由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域.实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法.     

惯性导航系统故障诊断的不确定性问题研究

针对构造惯性导航系统 ( INS)故障诊断所面临的确定性和不确定性问题 ,提出了基于模糊集理论的诊断方法 ,并给出诊断系统自动获取不确定性证据和确定性证据隶属度的方法及函数 .认为对于确定性证据和不确定性证据可以用统一的方法和原则来处理 ,并建立了两类证据的实用数学模型     

组合末制导律及其仿真研究

传统的比例导引具有很多缺点。第一,在攻击大机动目标时的控制精度差;第二,对导弹的需用过载要求大;第三,增益高的比例导引中任何噪声都会使它的性能大大降低。为了克服上述缺点,提出了一种简单有效的组合末制导规律,即比例加追踪法的组合末制导规律,它继承了纯比例导引所具有的简单、易于实现的优点,同时还可以降低导弹的需用过载,提高导弹的打击精度。经过大量的数字仿真,所提出的组合末制导律,导弹的平均过载和峰值以及终端脱靶量均小于比例导引。     

多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

基于SPRT的组合导航故障检测与隔离互辅算法

针对SPRT(序贯概率比检验)算法无法准确判断缓变故障结束时间的问题,提出了一种故障检测与隔离互辅算法。采用SPRT算法对滤波残差进行故障检测,确认故障后隔离故障观测量,重新建立卡尔曼滤波观测方程并完成量测更新,将隔离后的滤波结果作为下一时刻的滤波初值辅助故障检测。仿真结果表明,该方法能准确定位故障观测量并判断出故障的结束时间,提高了系统可靠性。     

惯性技术在角度测量中的应用研究

阐述了用一个双自由度陀螺和两个加速度计构成的简易惯性捷联系统进行角度测量的原理,推导出测量方程,并给出了仿真结果。     

双基地系统收站自主的自适应跟踪算法

本文介绍了双基地系统收站自主的定位原理及跟踪算法WMEKF (WeightedModified Extended Kalman Filter),提出了一种对机动目标的自适应跟踪算法AWMEKF(Adaptive WMEKF),并对典型的机动目标航迹进行了计算机仿真。     

基于直接中频采样的数字化GPS码捕获电路分析

文中提出了基于直接中频采样的数字化GPS接收机码捕获电路。在对其进行数学建模的基础上 ,分析了该电路的虚警概率、检测概率、载噪比与捕获速率的关系 ,并提出了GPSC/A码捕获数字系统的实现方案。数字化GPS接收机码捕获电路可以有效地提高捕获的成功率和抗干扰性能 ,也为提高接收机集成度 ,增加系统可靠性起到了重要作用     

针对GNSS授时接收机的转发式欺骗干扰技术研究

授时接收机通过接收并处理卫星导航信号以获取高精度时间,为通信、电力及金融等系统提供精准的标准时间信号。提出了一种针对授时接收机的转发式欺骗干扰技术,通过对目标接收机的精密定位以及转发信号的精确时延控制,实现了对授时接收机的定时偏差控制,从而使其上层系统无法正常工作。通过建立仿真模型,验证了该欺骗干扰技术的有效性。