车载激光捷联惯导系统的快速初始对准方法

首先建立了捷联惯导系统的误差模型,并对系统的误差模型进行了可观测性分析,然后针对车载激光捷联惯导系统的特点,采用卡尔曼滤波方法,对姿态误差角进行了估计,给出了方差仿真曲线.通过计算机仿真结果的分析,提出了一种快速估计方位失准角的方法,从而大大缩短了初始对准时间.仿真结果表明将该方法应用于车载激光捷联惯导系统初始对准中是有效的.     

机动式指挥自动化系统电磁兼容性设计

电磁兼容性设计是机动式指挥自动化系统的重要环节。电磁屏蔽、滤波、接地等技术是电磁兼容性设计的重要方法。电磁屏蔽是抑制辐射干扰的一种有效隔离方法。滤波是抑制传导干扰最直接、最有效的方法,对于瞬态脉冲干扰,最有效的办法是采用脉冲吸收技术。接地的综合考虑,对产品电磁兼容性有至关重要的意义。针对机动式指挥自动化系统的结构和组成特点,给出了一些具体的电磁干扰抑制设计,对满足实际的电磁兼容性方面作出了有意义的尝试。     

直升机航迹滤波与预估研究

结合武装直升机在巡航或搜索地面目标的特点 ,给出直升机航迹模型为协方差平稳随机模型。根据声探测方式 ,推出了测量模型。对直升机航迹进行卡尔曼滤波与预估 ,最后对航迹进行了仿真研究。     

基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法

针对低精度、低成本微机电惯性测量单元随机误差建模效果不理想会极大影响组合导航性能的难题,采用时间序列分析方法建立了微机电惯性测量单元随机误差的自回归滑动平均模型,通过对卡尔曼滤波器的状态变量进行增广,建立系统动力学方程和观测方程,实现对零偏误差的在线估计。实测数据分析验证了该随机误差建模的有效性。实测数据处理结果表明,该方法能够显著提高低成本微惯性解算外推精度,增强微惯性/卫星组合导航可靠性。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求,而多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求且多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

利用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。提出四元数约束插值算法,其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,验证了所提算法的有效性,其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。     

考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测

针对广泛存在的非线性退化设备,现有方法尚未考虑随机失效阈值对剩余寿命预测结果的影响。因此,通过对设备性能退化过程进行分析,提出了一种综合考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测方法。基于Wiener过程构建了考虑个体差异与测量误差的非线性退化模型;基于卡尔曼滤波算法建立状态空间模型以实现对退化状态的在线更新;基于极大似然法估计失效阈值分布系数估计方法,得到随机失效阈值的概率分布;基于随机失效阈值推导出剩余寿命的概率分布,实现对剩余寿命的在线预测。算例研究表明,所提方法可以有效地提升剩余寿命预测的准确性,具备一定工程应用价值。     

针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。