微小型飞行器多传感器融合容积姿态估计北大核心

针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。     

城市小型消防站建设

根据城市消防站的现状,结合现有消防站在建设发展及日常值勤战备中存在的问题,对城市小型消防站建设的必要性和可行性进行论证,并对其发展建设提出几点建议.     

运载火箭伺服机构故障检测与诊断的扩展多模型自适应方法

针对运载火箭伺服机构故障,提出一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。建立考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型;将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型;利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率;给出基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测;在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

基于强化学习的可回收运载火箭着陆制导

可回收运载火箭的着陆制导需要严格保证着陆位置、速度精度,并尽量减小燃料消耗.基于最优控制的着陆制导方法需要依赖火箭精确模型,不具有对模型偏差的泛化能力.针对此问题,本文基于强化学习方法,通过不基于模型的交互采样,训练了神经网络形式的火箭着陆制导策略.首先,建立火箭着陆制导问题的马尔可夫决策过程模型,根据终端约束和燃料消...     

大甲板航母——美海军的最佳选择

2000年6月,美国防采购局(DAB)批准了海军发展一种名为CVNX的新型大甲板核动力航母的计划。新航母将综合一种新型推进装置和电子辅助系统、电磁弹射器和未来可能的电磁武器,同时通过选择自动化装置以减少人为操作?而CVNX-2设计包括新的生命力特征和重新配置的大型飞行甲板/     

中华民族迈向伟大复兴的历史丰碑——从“两弹一星”到载人航天

六十年代以来,中国没有原子弹,氢弹,没有发射卫星,中国就不能 叫有 影响的大国,就没有现在这样的国际地位。这些东西反映一个民族的 能力 是一个民族、一个国家兴旺发达的标志。”     

蓬勃发展的小型作战舰艇

小型作战舰艇排水量大多在数十吨一数百吨之间,用于执行对舰、对潜攻击,近海巡逻、警戒,护航、护渔,海上搜索、救援,以及运送物资、人员等任务。世界上大量拥有小型作战舰艇、并把它们作为水面舰艇部队主力的当属第三世界国家。发达国家把大、中型舰艇作为发展重点,但也配备了数量不等的小型舰艇,用于近海巡逻和警戒。据《简氏