航天器质量特性在线辨识方法及地面验证

针对航天器质量特性在线辨识问题，建立了适用于航天器转动惯量辨识的数学模型，分析了其 可辨识性和数据采样时间的影响机理。基于渐消记忆递推最小二乘辨识理论，提出了一种改进递推最 小二乘法的在线辨识方法，较传统辨识手段具有工程应用性强、跟踪效率高的优点。为了验证所提出 的在线辨识方法的正确性与可行性，提出了一种基于三轴气浮台的地面全物理仿真试验系统，能够真 实模拟外太空微干扰力矩微干扰力的空间动力学环境。全物理仿真试验表明所提出的算法的辨识精度 优于 96.2%，和理论分析精度（98.4%）相符，从而验证了所提出的航天器质量特性在线辨识方法具有 实用性强、精度高、收敛速度快的优点，对航天器质量特性在线辨识的算法设计和地面验证具有一定 的参考应用价值。     

一种SINS/超短基线组合定位系统安装误差标定算法

超短基线设备由于尺寸小,使用灵活,在水下导航定位中常与惯性设备进行组合导航。为了标定出超短基线坐标系与载体坐标系之间存在的安装误差,提出了一种基于小角度近似的安装误差标定算法。首先,确定应答器的位置,再对安装误差角对应的姿态矩阵进行小角度近似,最后利用最小二乘法直接计算得到安装误差。通过仿真验证,在斜距误差为0.5%的条件下,航向安装误差角的标定误差比传统方法至少减少了32.8%。江试实验进一步表明,安装误差标定前后定位误差减小了76%。所提出的算法可以较好地减小导航定位误差,具有一定的工程应用价值。     

一种用于振动陀螺零偏抑制的复合融合算法

针对振动陀螺零偏误差会影响其长期精度的问题,提出了一种可以去突变或奇异信号并保留有效信号的陀螺滤波算法。首先应用小波分析法对原始信号进行分解,高频信号软阈值处理,信号重构,得到粗糙去噪信号;然后采用含遗忘因子的推广递推最小二乘算法对粗糙去噪信号进行最优估计;最后实验表明,采用小波分析和推广递推最小二乘的陀螺融合算法,陀螺零偏稳定性可提高40%左右,比传统小波分析算法可提高20%左右。     

基于参数辨识的最优双位置对准方法

传统参数辨识双位置对准方法绕方位轴转动90°构成第二位置,不是最优方案。改进方法绕方位轴转动180°构成最优双位置,并采用递推最小二乘进行参数辨识,计算量小,适合实时解算。采用光纤捷联惯导实测数据进行半物理仿真试验表明,改进方法10 min的方位对准精度优于1',水平对准精度可提高一个数据量级,并且收敛速度得到明显改善。     

一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位方法

针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。     

一种基于二次优化的改进圆锥算法

提出了一种改进的圆锥优化算法,对传统圆锥优化算法的周期项进行了二次优化.首先,根据经典圆锥运动建立了二次优化的误差准则;其次,给出了推导二次优化补偿系数以及相应的残留误差的一般方法;最后,在不同的经典圆锥运动环境下对三例改进算法的姿态解算误差进行了仿真验证.结果表明,通过改进的四子样和五子样算法得到姿态解算精度与通过旋转矢量变化量的理想值得到的结果几乎完全一致.此外,由于比改进的五子样算法少一次叉乘和两次加法运算,而且仿真速度大约快14％,所以改进的四子样算法更值得推荐采用.     

基于十二加速度计的GFSINS安装误差标定及补偿

针对高速旋转弹姿态解算精度不高的问题,提出用微小型加速度计构成无陀螺微惯性测量单元GFMIMU,为旋转弹提供完整的导航信息.设计并制作了一种十二加速度计的惯组实物模型,并在此基础上分别提出了方向安装误差角及位置安装误差的标定方案.根据存在安装误差的角速度解算精确数学模型,采用一种优化算法--最小二乘优化迭代方法,可以精确地补偿加速度计的安装误差.仿真结果表明,经补偿后误差被有效抑制,在20 s内姿态角的累积误差均能保证在以内,满足高精度姿态解算要求,具有一定实际应用价值.     

三维弹性动力学的改进的无单元Galerkin方法

基于改进的移动最小二乘法建立三维弹性动力学问题的形函数,结合三维弹性动力学的Galerkin积分弱形式,采用罚函数法施加位移边界条件,并引入隐式时间积分,建立了三维弹性动力学的改进的无单元Galerkin方法。该方法由于引入了改进的移动最小二乘法,避免了病态或奇异方程,在保证计算精度的同时提高了传统的无单元Galerkin方法的计算效率。最后通过数值算例对收敛性进行了分析,并证明了该方法比传统的无单元Galerkin方法计算效率提高了15%。     

基于光电测量的双站系统多目标跟踪

为了提高多目标跟踪的跟踪精度以及解决传统雷达多目标跟踪方法中杂波数目过多的缺陷,提出一种基于光电测量的双站系统多目标跟踪方法。首先设计了一种利用矩形关联门确定双站视野内目标数目的算法,然后利用加权最小二乘法实现对量测信息进行融合并与关联门进行匹配筛选,最后采用改进的联合概率密度数据关联算法对融合数据进行处理,实现对多个目标的实时跟踪。实验结果表明,该方法可以确定视野内的目标数目并且相比于最小二乘法提高了86.6%的跟踪精度。     

一种用于无人机姿态测量的红外地平仪算法改进

针对现有算法存在的飞行前必须进行环境参数标定,无法抑制飞行过程中环境参数漂移的缺陷,提出了一种无人机红外地平仪姿态解算的改进方法。该算法简化了传感器模型,使得姿态解算方程消去了环境参数,实现了无需在飞行前进行环境参数标定,简化了使用流程,并克服了飞行过程中环境参数漂移对姿态解算精度的影响,还避免了现有方法中需切换解算方程导致的误差跳跃。地面实验证实了改进方法相对现有方法的改进,验证了改进模型的准确性。机载飞行实验结果表明,在实际飞行中姿态角测量精度得到提高,误差连续平滑;滚转角度与俯仰角度的均方根误差由原有的4.4°和2.8°,降低至1.9°和1.8°。利用基于该算法的红外地平仪使固定翼无人机实现了自主飞行。