往复活塞泵工作特性影响因素分析

为了系统地研究往复活塞泵的动态特性,分析往复活塞泵工作特性的影响因素,应用模块化建模思想,采用集中参数模型,基于AMESim平台建立了往复活塞式自增压系统仿真模型。分别研究蓄压器气腔初始压力、燃气发生器下游等效容腔体积和燃气发生器喷嘴数量对往复活塞泵工作特性的影响。结果表明:蓄压器气腔初始压力越大,往复活塞泵启动越快,但是其稳定工作时调节能力越弱;燃气发生器下游等效容腔的体积越小,往复活塞泵的启动时间越短,但是压力波动越大;燃气发生器喷嘴个数越多,燃气发生器内压力波动越小,但是增压速度变慢,导致往复活塞泵启动时间有所增加。     

全球导航卫星系统接收机的复信号自适应陷波干扰抑制

为提高全球导航卫星系统接收机抑制带内窄带干扰的能力,提出一种采用复系数自适应陷波器的时域滤波干扰抑制方法。在数字基带通过自适应算法调整复数滤波器的频率参数,以实时检测和跟踪窄带干扰的中心频率。仿真结果表明,该方法可以快速、有效地抑制固定频率的窄带干扰和线性调频干扰,提高接收机在干扰条件下的捕获性能。其干扰抑制性能优于实系数自适应陷波器的干扰抑制方法。     

信道带宽对码相关参考波形算法码跟踪精度的影响

相关文献对码相关参考波形算法码跟踪精度的研究,主要是针对无限信道带宽条件下,仿真分析闸宽参数对码跟踪精度的影响,并未分析信道带宽影响。因此,推导了码相关参考波形算法码跟踪精度表达式,分析信道带宽对码相关参考波形算法跟踪精度的影响并进行仿真验证。结论表明,在无限带宽下,减小闸波宽度可提高码跟踪精度,但是在带限条件下,闸波宽度存在最优值。该结论可用于指导卫星导航接收机的码相关参考波形算法设计。     

卫星导航技术专题讲座(三) 第5讲 卫星导航增强技术

卫星导航的应用将导航带入了新纪元,然而现有卫星导航技术仍然在精度、可用性、完好性以及连续性等方面无法满足很多场合下的应用需求。为了提升卫星导航系统的性能,人们采用了多种手段来增强基本卫星导航系统的性能。文中讨论了多种常见增强技术和系统,分析其工作原理及相应的性能特性。增强系统作为基本系统的有效补充,今后仍将会在导航技术的发展中扮演重要角色。     

GPS姿态测量技术综述

利用GPS进行载体姿态测量是GPS应用的重要分支,是目前国内外研究的热点之一.与传统的姿态测量系统相比,GPS姿态测量系统成本低廉,精度适中.与GPS定位技术相比,它是GPS应用的一个全新领域.文中综述了目前正受到广泛重视的多天线GPS姿态测量技术,并提出了该技术研究发展的方向.     

应用磁强计确定飞行器姿态的KF算法设计

设计了基于磁强计确定飞行器的姿态的KF算法,该算法在不足够和不精确测量或具有较大模型不确定的情况下仍具有一定的鲁棒性和足够的精度。采用某太阳同步卫星的典型阶段的仿真数据来验证设计的算法的性能,结果表明,该算法收敛,精度令人满意。     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

固体运载器姿态控制系统自适应滤波器设计

采用大长细比、轻结构质量设计方案的固体运载器结构刚度较小,姿态控制系统设计需要考虑弹性振动的影响。设计了自适应滤波器实现对箭体弹性振动信号的抑制:将滤波器参数自适应问题转化为系统参数辨识问题,通过Steiglitz-McBride参数辨识方法求解,该方法具有计算复杂性低、收敛迅速等特点,适用于箭上计算机实时计算。通过闭环仿真表明,在箭体弹性频率发生变化的条件下,具有自适应滤波器的控制系统能够跟踪这种变化,有效抑制振动信号对控制器的影响,保持运载器姿态运动稳定。     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.