恒速偏频激光陀螺系统航向敏感误差的在线标定与补偿

以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,建立了静基座初始对准时系统中标定参数变化误差对航向敏感误差影响的数学模型。为克服外场测试环境下难以分别精确估计各标定参数的限制,提出将安装关系矩阵参数误差对航向敏感误差的作用视为一个整体进行标定;不需要外部基准,即可基于最小二乘算法实现航向敏感误差系数的在线标定。采用标定得到的航向敏感误差系数,利用原理样机进行了在线补偿精度实验测试。实验结果表明,所提出的在线标定与补偿方法能够有效消除航向敏感误差,提高初始对准航向角精度。     

两种伪距单点定位模型最小二乘解的等价性证明

针对伪距单点定位解算中存在的两种定位模型的最小二乘解,给出了它们关于位置估计和定位精度等价性的推证过程。描述了伪距单点定位所采用的基本定位模型和单差定位模型,依据伪距观测值精度和单差基准分三种情况分别证明了两种模型的位置最小二乘解和定位精度是等价的,通过实测数据的定位解算验证了两种模型的等价性,并比较了两种模型的最小二乘算法的效率。     

计算jn 组态总角动量J 允许值的递推方法

计算j~n组态总角动量J的允许值通常采用列举法,对j,n大的组态计算十分繁琐。本文提出计算j~n组态J的允许值的递推方法,使计算大为简化。在VAX-11/730机上完成J=1/2～15/2分类的CPU时间,用本文方法为3秒,用列举法[1]为1分50秒。列出了j=1/2～15/2分类结果,并发现文献[2]表6有三处差错。     

多频激励微波非线性电路分析及其同伦连续算法

本文分析了微波非线性电路在多频激励下的频域稳态响应,给出了同伦连续这一简单有效的算法,结合实际计算了实例。     

计算机辅助复杂曲面轮廓度误差评定的通用数学模型

本文建立了用最小二乘法评定复杂曲面面轮廓度误差的通用数学模型。运用该模型可对任意曲面面轮廓度进行评定,从而将平面度、圆柱度、球度以及任何面轮廓度误差的评定归结在统一的模式中。由于所建立的模型直观、明了,很容易在计算机上实现,因而可在生产实际中普遍推广应用。并对轮廓度误差进行了定性和定量分析,将其分离成形状误差、参数误差和位姿误差,给出了分离公式和误差补偿原则。     

空空导弹攻击区处理的拟合——插值法

用最小二乘拟合与插值相结合的方法对空空导弹的发射包线进行处理,降低了拟合阶次。数字仿真结果表明,该方法不但在平常发射条件下极大地提高了拟合的精度和速度,而且在一些传统方法几乎无法使用的异常情况下仍有较好的结果。     

基于SRUKF仅测角导航的空间交会闭环控制协方差分析

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filter) 的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。经算例验证,本文提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好吻合;该方法适用于采用传统Extended Kalman Filter (EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大了24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky 因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型要比基于EKF的协方差分析模型在计算速度上快了10%。     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进最小均方算法

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对最小均方算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明:与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。