基于实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中,捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出了基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出了四元数约束插值算法,可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提出算法的有效性,完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

基于强跟踪滤波的捷联惯导/里程计组合导航

针对车载里程计刻度系数受轮胎胎压、温度等的影响实时变化,提出采用强跟踪滤波进行捷联惯导/里程计组合导航。强跟踪滤波利用卡尔曼滤波残差序列相互正交的性质,在线实时调整渐消因子,对突变状态有较强的跟踪能力。提出采用平均速度匹配方法以消除载车振动及里程计量化误差对组合导航的影响,同时将杆臂误差列入状态量,消除不准确的杆臂在载车转弯时对组合导航的影响,建立了捷联惯导/里程计组合导航模型。进行了实际组合导航跑车试验,结果表明组合导航的定位精度优于1‰D。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

并联TBCC动力对高超声速飞行器性能的影响

针对马赫数为6的一级高超声速巡航飞行器的动力需求,提出涡轮/亚燃冲压/双模态超燃冲压组合动力（T/RJ/DMSJ）和射流预冷涡轮/亚燃冲压/双模态超燃冲压组合动力(PCT/RJ/DMSJ)两种方案。在给定的飞行任务下,分析起飞推重比分别为0.8和1.0时,飞行器完成任务时的航程和飞行时间,并对比了PCT/RJ/DMSJ在两种工作模态下的性能。研究结果表明：在相同的起飞推重比下,两种组合动力方案的航程和飞行时间相差不大。当起飞推重比为0.8时,采用PCT/RJ/DMSJ组合动力方案比T/RJ/DMSJ组合动力方案的航程高出3.6%,飞行时间高出3.8%;当起飞推重比为1.0时,PCT/RJ/DMSJ的航程和飞行时间比T/RJ/DMSJ的分别高出4.6%和4.8%。在小推重比下,跨声速段的燃料消耗和飞行时间占整个加速爬升段的比例较大,随着推重比的增加,这个比例减小,巡航可用的燃料比例增大,巡航距离增加,提高起飞推重比可以提高超声速飞行器的航程并缩短飞行时间。     

美国国防部后勤转型

简要介绍了美军后勤的定义与管理构架,分析了美国国防部（DoD）后勤转型的背景和实施过程,研究了DOD后勤转型的特点,并结合军队后勤体制变革总结几点启示。     

基于证据理论的多传感器目标识别

为了解决证据理论在具体应用中存在的问题,对Dempster组合规则思想进行了具体的分析,讨论了该组合规则存在的问题及现行的一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,并给出了识别过程的流程图。     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1,1）模型产生误差的两个主要原因出发,重新选择灰导数,并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1,1）组合模型,提出了求该组合模型参数的计算方法,通过实例验证了组合模型的模拟精度,具有重要的应用价值。     

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.     

联邦滤波器的SINS/GNS/DVS水下组合导航

针对现有的水下导航系统不能全面满足AUV导航的需要,为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程的隐蔽性,可靠性及精度,提出了一种基于联邦滤波器的惯性导航系统、地磁导航、多普勒速度声纳的组合导航方案,并采用简化自适应卡尔曼算法对水下航行器组合导航系统进行误差估计,解决了传统卡尔曼滤波容易发散的问题.仿真结果表明,在SINS/GNS/DVS组合导航中采用该算法,提高了定位精度,保证了滤波的快速性,验证了该算法的可行性和正确性.