基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷;根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

基于SADRC的四旋翼飞行器姿态解耦控制方法

针对线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)在四旋翼飞行器姿态控制中存在初始状态误差较大时可能产生"峰值"现象的问题,提出了一种基于线性/非线性自抗扰切换控制(Switch in linearnonlinear Active Disturbance Rejection Control,SADRC)四旋翼飞行器控制方法。以实验室现有的3-DOF四旋翼飞行器平台为研究对象,建立了其姿态的数学模型,引入SADRC对其基本原理进行了介绍;基于SADRC设计了四旋翼飞行器姿态解耦控制器,并对系统单通道的稳定性进行了分析;对控制方法进行了实验验证。结果表明,SADRC控制器可有效避免LADRC控制器因为初始状态误差引起的"峰值"问题,抗干扰性能进一步提高。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

身管热变形对步枪射击影响分析

为了研究温度变化对枪械射击准确度的影响,建立某步枪枪管的数值仿真模型。为了研究热冲击作用下枪管温度的分布情况,根据非线性热力学对枪管内壁与外壁的对流传热以及内膛的传热进行数值分析。再将仿真得到的温度场施加在身管上,采用非线性热力学结构耦合,求解出不同温度场分布下的枪管变形程度,并分析了身管弯曲对瞄准基线的影响。通过与实验数据的对比,验证了仿真结果具有可信性,为射击过程中的修正偏差提供重要理论依据。     

泵控马达系统恒转速控制器设计与FPGA实现

在行车取力发电系统中,由变量泵-定量马达组成的变转速泵控马达系统的输出转速存在非线性波动现象,保证变转速泵控马达系统的输出转速恒定是行车取力发电系统的关键技术指标之一。为减小非线性波动的影响并实现系统的恒转速输出,提出了一种参数基于转速偏差和偏差变化率的指数函数的非线性PID控制算法,在建立变量泵恒流量数学模型得到流量方程后,利用FPGA完成了此算法的硬件实现,并采用"FPGA+SOPC架构"设计了泵控马达的恒转速输出控制系统。通过分析实验数据得出,该系统在输入转速时变,负载突变的情况下,其定量马达的输出转速波动量最大为60 r/min,超调量小于3.5%,调节时间最大为2 s,性能达到了国家III类发电要求。     

基于雷达与红外传感器量测融合的改进EKF算法

针对扩展卡尔曼滤波在递推过程中状态协方差可能失去正定性,从而引起滤波发散现象的问题,在滤波过程中用协方差平方根代替协方差进行迭代计算,保证其正定性。对一组异类传感器(红外传感器和雷达)观测数据采用加权最小二乘法进行融合,然后用平方根扩展卡尔曼滤波对融合的数据进行滤波。蒙特卡罗仿真结果表明,平方根扩展卡尔曼滤波和加权最小二乘数据融合方法可以保证滤波精度,并且能有效抑制滤波发散。     

海战场作战仿真系统的雷达建模与仿真

兵力实体建模是海战场作战仿真的关键环节。以海战场作战仿真系统,根据雷达系统工作原理,结合工程实际,建立了雷达系统的相关功能数学模型。深入研究了雷达的截获概率模型、测量误差模型和滤波计算模型。仿真结果表明所建立的雷达模型的有效性,满足仿真试验的要求。