基于加性四元数误差方程的惯性/天文姿态组合算法

针对采用旋转四元数误差进行的组合导航误差建模中状态方程的非线性化问题,提出一种新的惯性/天文组合姿态组合算法,以姿态加性四元数误差和陀螺漂移为状态变量,推导系统线性化状态方程,并以天文导航和惯导姿态四元数之差为量测量,建立系统量测方程,然后利用卡尔曼滤波实现对该组合模式的信息融合,仿真分析表明,所设计的基于姿态四元数误差和陀螺漂移的组合模式能够有效估计系统状态误差,姿态误差0.02°左右,验证了其有效性,可避免较为复杂的非线性滤波器的使用,为工程实践提供了理论支持.     

基于主磁场长期变化模型的地磁导航基准图时变修正

地球主磁场长期变化是影响地磁导航基准图时效性的一个重要因素。提出一种以模型预测值对基准图进行时变修正的方法,利用主磁场长期变化模型解决临近空间地磁导航基准图的时变修正问题。基于WMM2010建立地球主磁场长期变化模型,在此基础上建立中国地区临近空间(海拔高度30 km)的主磁场长期变化模型,利用该模型计算出的地磁场分量长期变化率对基准图时变进行修正。仿真实验结果表明,修正后的地磁导航基准图的匹配概率可以达到90%以上,相比修正前有显著提高,且修正前后间隔时间越长效果越明显。利用主磁场长期变化模型修正后的地磁导航基准图具有良好的适配性。     

低成本车载导航仪的组合导航算法设计

针对GPS信号间歇性受阻而无法持续导航的问题,提出了一种由GPS、微惯性导航系统,以及电子罗盘构建车载组合导航系统的方案。以GPS位置信息是否有效为判断条件,设计了组合策略。当GPS信息有效时,采用以位置误差作为观测量的组合导航算法;当GPS信息无效时,引入速度约束辅助导航算法。试验表明,该组合策略能够在GPS有效时提供高精度的姿态、速度和位置信息,在GPS失效时,使位置误差得到有效抑制,从而保证了车载导航仪的导航精度和导航信息的持续性。     

一种临近空间飞行器动态拖尾星图复原方法

临近空间飞行器飞行速度快,机动性强,飞行过程中的大姿态机动会导致星敏感器拍摄的星图出现拖尾现象,从而使天文导航的计算结果出现较大的误差甚至失效。针对这一问题,采用IMU量测信息辅助设计动态拖尾星图复原算法,针对传统维纳滤波无法对光轴向角速度引起的拖尾进行有效复原的缺陷,提出了一种图像分割分布式拖尾星图复原方法。通过图像分割对不同图像区域的星点进行分布式维纳滤波,完全适应三轴角速度变化。搭建了天文导航虚拟验证仿真平台并进行了仿真验证。仿真结果表明,图像分割分布式拖尾星图复原方法可对拖尾星图进行有效复原,复原后姿态精度可维持在20"(3σ)以内,质心提取精度提高20%,姿态精度提高10%。所提出的方法能有效提高动态环境下天文导航系统的适应能力,对未来临近空间飞行器天文导航算法的设计具有一定的参考价值。     

多普勒导航圆盘换能器的方向特性研究

传统上,在设计有一定厚度的圆盘换能器方向特性时,总是近似采用一维活塞均匀振型,但它实际上是二维非均匀振型.我们研SJH-100型多普勒导航测速声纳换能器时,采用了两维厚向位移迭加模型,建立了计算方向特性的较精确的公式.经测量和计算机计算,证明它更切合实际.这种方法或可供设计水声、超声及电声圆盘厚度振动换能器的同志参考. 同时,本文探讨了铜外壳,声负载及其它声学结构对换能器方向特性的影响,从而提供了修正某些参数的依据.     

1997年诺贝尔物理学奖获得者

 1997年10月15日瑞典皇家科学院发表新闻公报,将今年的诺贝尔物理学奖授予美国斯坦福大学的朱棣文(StevenChu)、美国马里兰国家标准和技术研究所的威廉·菲利普斯(WilliamD.     

适用于星敏感器的导航星表构造算法研究

导航星表的性能对于星敏感器姿态测量的实时性及精度至关重要。为了克服星等过滤算法的缺点,将支持向量机应用于导航星表的构造算法中。将基本星表中的恒星视为待分类的数据点,选取抽样视场中最亮的k颗星作为导航星,而非导航星的数量由抽样视场中恒星的密度决定。为了获得具有最大推广能力的抽样数据,采用了一种球面螺旋形算法生成抽样视场视轴指向,使用抽样数据构建最优导航星分类器,应用最优导航星分类器对基本星表中每一颗恒星进行分类判决。仿真结果表明,在满足8°×8°视场中至少出现3颗导航星的条件下,该算法生成的导航星表导航星总数约为星等过滤算法的33%,比传统支持向量机算法减少了7.8%,其标准差仅为星等过滤算法的21%,这表明本算法在导航星表容量及导航星分布均匀性方面大大优于星等过滤算法和传统支持向量机算法。     

AN EFFICIENT METHOD FOR MULTIOBJECTIVE OPTIMAL CONTROL AND OPTIMAL CONTROL SUBJECT TO INTEGRAL CONSTRAINTS

We introduce a new and efficient numerical method for multicriterion optimal control and single criterion optimal control under integral constraints. The approach is based on extending the state space to include information on a ＂budget＂ remaining to satisfy each constraint; the augmented Hamilton-Jacobi-Bellman PDE is then solved numerically. The efficiency of our approach hinges on the causality in that PDE, i.e., the monotonicity of characteristic curves in one of the newly added dimensions. A semi-Lagrangian ＂marching＂ method is used to approximate the discontinuous viscosity solution efficiently. We compare this to a recently introduced ＂weighted sum＂ based algorithm for the same problem [25]. We illustrate our method using examples from flight path planning and robotic navigation in the presence of friendly and adversarial observers.     

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