基于压缩估计的单星观测定轨方法研究

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,该方法对法矩阵进行变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。并结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下的轨道确定精度。     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型，对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较，分析了它们在工程应用上的优缺点，给出了实际应用时的限制因素；同时结合海基导弹特有的初始状态误差，设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略，给出了相应的分离步骤。仿真结果表明，文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义；而在弹道差评价标准以及方差评价标准下，分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。