SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航；能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

新概念航空发动机展望

航空动力技术在新世纪将出现革命性的变化。据美国《2000年先进飞行器概念预测》,在“综合高性能涡轮发动机技术”(IHPTET)和“经济可承受的多用途先进涡轮发动机”(VAATE)计划的支持下,第5代战斗机可装备推重比15～20的发动机,在21千米高空以3～4.5马赫的速度巡航飞行;巡航导弹将具有洲际航程、隐身和超常规机动能力;远距增升、推力转向、引射器和串列风扇等各种动力装置的研究应用,将使2.0～2.5马赫的超声速短距起飞/垂直降落战斗机从受到破坏的跑道或舰船上起降。同时,超声速燃烧、组合发动机、新能源发动机等新     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

国外无人装备动力现状

本文对国外当前无人装备的动力(能源)现状进行梳理,并列举了相应的典型装备,简要分析各类动力(能源)的发展,可为陆军无人装备的相关建设提供参考。     

无动力逃生梯部分替代疏散楼梯的可行性研究

从无动力逃生梯的工作原理、自身优点、疏散能力和产品造价等方面与安全疏散楼梯进行比较，对无动力逃生梯部分替代疏散楼梯的可行性进行了深入分析和探讨，最后得出可以根据建筑的消防安全疏散的实际情况部分替代疏散楼梯。     

组合导航中SAR匹配位置参数传递过程

飞行器INS/SAR组合导航中SAR匹配位置参数作为组合滤波器的输入之前需经过多个传递环节的转换.研究了从地面SAR匹配位置到载体主惯导中心位置所涉及各环节间的相互关系及诸参数在各环节中的传递过程,包括地面SAR匹配位置参数向飞行器上SAR相位中心的传递,SAR相位中心参数向辅助惯导中心的传递以及辅助惯导中心位置参数向主惯导位置中心的传递,以此为基础建立测量参数传递过程数学模型.基于传递模型惯导修正及传递误差分析实验结果与实际相符,验证了参数传递模型的正确性与可行性.     

基于内差修正数据INS/APS卡尔曼滤波器组合定位

研究基于水声定位系统(APS)和惯性导航系统(INS)的潜艇水下定位误差修正方法.在建立APS模型和INS模型的基础上,设计了INS/APS卡尔曼滤波方法,基于INS的APS内差修正方法和基于INS/APS内差修正数据的卡尔曼滤波方法,分析仿真结果表明,三者均可提升潜艇水下定位精度,其中基于APS内差修正数据的卡尔曼滤波器具备最佳的组合定位效果.     

组合干扰下的雷达干扰压制区边界

对组合干扰作用下雷达干扰压制区边界进行了建模分析.根据热噪声下的标准雷达方程,采用在典型环境下搜索雷达的实例来推导和建立了在干扰、杂波和组合干扰源的环境下压制区边界的估算方程.本模型充分考虑了地面射频效应对雷达探测性能的影响,贴近实际,可为电子战指挥员进行战斗部署提供辅助决策支持.     

基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.