简介：为解决舰载捷联系统动基座对准中甲板挠曲变形及惯性组件箱(IMU)的安装误差对初始对准精度的影响,建立了捷联惯性系统误差模型、甲板挠曲变形模型、IMU安装误差模型,并利用速度加姿态角匹配方法,建立了量测误差模型.在此基础上利用状态扩展法建立Kalman滤波器,并进行了仿真.仿真结果表明,在舰船有摇摆的情况下,可以有效地估计IMU安装误差角和甲板挠曲变形误差角.

简介：对高超声速压缩拐角流动中Grtler涡特性及热流分布进行了实验研究.开发了温敏漆(temperaturesensitivepaint,TSP)系统,简要介绍了TSP技术的原理、文章所用的TSP涂料的标定曲线、辅助设备参数、实验过程数据后处理过程,采用基于离散Fourier定律的热流算法.研究在Ma=6低噪声风洞中进行,采用TSP技术,得到压缩拐角斜坡板上的热流分布图像,并对高低热流条带现象做出解释,与Grtler涡有对应关系.通过改变拐角角度及来流参数,获得了不同拐角和单位Reynolds数条件下的热流分布图像,分析得到压缩拐角斜坡上Grtler涡特性及热流分布在变参数条件下的变化规律.研究发现:当增加拐角角度或增大单位Reynolds数时,Grtler涡的波长减小,且涡的起始位置更靠近拐角;随单位Reynolds数增加,斜坡上热流值整体增加,热流峰值位置前移;峰值位置后,热流缓慢减小的区域与Grtler涡位置相对应.

简介：为实现多枚导弹协同攻击机动目标,基于具有推力可控能力的导弹,提出了一种带落角约束的多导弹分布式协同制导律。将制导律的设计分离为视线方向和视线法向上两个部分：视线方向上基于多智能体协同控制理论和超螺旋控制算法,设计制导律控制导弹剩余时间在有限时间内趋于一致;视线法向上运用零化视线角速率思想和有限时间滑模控制理论,设计制导律控制导弹击中目标的同时满足落角约束。并针对两部分制导律中存在的目标机动信息,分别设计非齐次干扰观测器进行估计。仿真结果表明,提出的制导律能够有效完成协同攻击任务,脱靶量和落角误差分别控制在0.13m和0.02°以内,并且有效抑制了抖振现象,有利于提高导弹自动驾驶仪的跟踪精度。

简介：基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS？R流形上的GaussVonMises（GVM）多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器（GVMF）。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。

简介：在简述光纤陀螺(FOG)的发展与现状的基础上,对国外捷联式FOG航姿基准、FOG平台罗经和FOG在潜艇惯导系统中的应用进行了述评.最后,对我国发展基于FOG的舰载导航仪器提出几点建议.

简介：－相关辨识法是利用相关函数的某些推导结果，从被测信号中提取某个指定周期信号幅值和相位信息的辨识方法。它类似于电子电路中的跟踪滤波器。在转台装配及使用过程中需要调节（减小）转动休的不平衡量，利用相关辨识原理可以准确地辨识转体不平衡量的大小及方向。这种方法可以应用在自动平衡系统中。

简介：由于生物微环境中存在各向异性等复杂物理因素影响,纳米颗粒在其中的扩散运动表现出反常的特征.反常扩散与生物微环境的功能实现有重要的关联,同时也是流体力学在微纳尺度方向的重要扩展.该综述系统介绍了近年来反常扩散研究的进展,从物理模型、数值模拟、测量方法及实验现象等方面揭示了纳米颗粒在复杂生物介质中的反常扩散机理及特征.该问题在微纳尺度流体力学、生物物理等领域是研究的热点,在理论上和实验时仍有重大挑战,有待进一步深入研究.

简介：立方星的姿态测量与控制系统常采用磁测磁控结合偏置动量轮的方案,整星剩磁干扰力矩是影响姿态控制精度的重要因素之一。提出了一种利用磁强计实现剩磁矩在轨辨识与利用磁力矩器实现剩磁矩主动补偿的新方案：基于磁强计输出和卫星姿态动力学建立了剩磁矩在轨辨识模型,并利用采样滤波器（UKF）提高单磁强计条件下的辨识效果;把控制对象简化成线性定常系统,分析了剩磁干扰力矩对姿态的影响数学模型,并针对磁力矩器和磁强计分时工作的特点,基于叠加性原理提出了基于角速度的剩磁矩主动补偿算法。仿真研究表明,在1000s内剩磁矩在轨辨识精度为0.001A×m~2量级,主动补偿后,偏航角、滚动角与俯仰角控制误差分别从4.3°、4.6°与2.1°均减少至0.4°以内。提出的方法为类似配置卫星减少剩磁干扰力矩的影响提供了一种新思路。

简介：鉴于整周模糊度的快速解算是GPS载波相位测姿的一个主要技术难题,从系统实时性、动态性要求出发,给出了一个整周模糊度的快速解算的新方法.其主要特点为:利用三角函数约束条件减少模糊度搜索范围,优选指标不受基线运动状态影响,可利用多历元动态基线数据进行平差.实验结果验证了该算法的有效性.

简介：为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度，提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况，推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法，在噪声统计特性已知的情况下，使用比较方便；多数情况下，噪声统计特性是处于未知状态，从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正，使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证，该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。

简介：本文介绍了将数据压缩和最优滤波器相结合的最优估值方法，该算法通过对获得的一批Ｎ个数据进行最优估值，可以有效地抑制观测噪声，并能对零均值有色噪声进行平滑，应用该算法设计的空中发射导弹传递对准仿真结果表明，同一般卡尔曼滤波相比，当传递对准中观测噪声较大时，存在振动干扰情况下能提高对准精度，缩短对准时间，而且还能解决滤波计算频率同数据采集频率的匹配问题。

简介：介绍了捷联惯导系统中圆锥补偿算法与划船误差补偿算法之间的相似性;根据它们之间的相似性得出了一简单的公式,该公式能够将一种圆锥补偿算法转换成相应的划船误差补偿算法;此外还给出了该公式的推导过程及几种高精度补偿算法;最后进行了仿真.

简介：Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,将其引入到GPS/DR系统的滤波中,并针对系统模型的特点对原UKF算法进行了简化,建立了新的滤波方法.仿真结果表明,同EKF相比,UKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,真正实现了低成本、高精度的导航定位要求.

简介：惯导固有原因使得载体长时间航行累积大量误差.可通过重力梯度量测与惯导组合导航方法来修正导航误差.先对重力梯度仪与惯导组合导航原理进行阐述,提出重力梯度仪辅助INS(GAINS)的系统框架图,对导航用重力梯度图和重力梯度仪进行分析,设定组合量测方程.然后根据状态空间方程的特点,提出使用边缘Cubature粒子滤波(CPF)进行融合估值.通过理论方法证明其对方差的减小,同时给出算法流程.相同条件下与已有APO-PF算法仿真进行经纬度RMSE结果对比,表明该算法估值精度更高;并用CEP对导航误差研究,得到在性能较低的惯导条件下、在梯度仪1E2和10E2噪声下4h的CEP数值分别为0.044nmile和0.072nmile的结果.最后对状态方程简化,定性分析出其余状态量的估值效果.

简介：将小波分析技术应用于数据预处理，利用小波变换对GPS相位观测值进行小波分解，可将GPS观测值分解为不同的频率成分，通过一定尺度上的带通滤波器进行滤波，就可以将特定的频率成分提取出来，而将其它成分滤去，从而有效地消除或削弱多路径效应及观测噪声的影响，提高GPS数据处理的精度。并运用Matlab语言进行了编程实现，对比不同基线长度下小波变换前后的预处理精度估值可知，经小波变换后的精度估值有了一定提高，表明了该方法的有效性与可行性。

简介：介绍了约瑟夫逊结原理及其制作方法,在此基础上对超导量子干涉仪测量磁场的基本原理作了阐述,同时就其在超导陀螺仪中的实际应用方面作了实例说明.结果表明这种仪器测量弱磁场的精度很高,技术也已成熟.

简介：传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.

简介：特征根估计方法具有降低模型复共线性程度和提高参数估计效果的作用，但是在SINS制导工具误差估计中，如何有效地筛选特征根却成为特征根估计的重要问题。文中通过研究特征根与残差平方和之间的关系，提出了以残差平方和与系统阶次比最小为准则（即MRSO准则）的特征根筛选方法。仿真分析表明，改进的特征根估计方法具有很强的工程实践性，从而推动了该方法在实际工程中广泛应用。

简介：分析了数字电压表和数字示波器对惯性测量装置(IMU)模拟输出的测量数据.为了减少惯性测量装置模拟输出中的干扰信号对模数转换结果的影响,设计了数字巴特沃斯滤波器和中值平均滤波器.通过计算机仿真和实测说明:这两种数字滤波方法均可以在几乎不增加硬件的条件下提高IMU数字输出精度.

简介：准确地给出激波位置信息对于激波装配极为重要.但是,在使用计算流体力学（computationalfluiddynamics,CFD）方法模拟复杂流动时很难准确地给出激波的位置.根据激波捕捉得到的流场信息确定的激波位置往往带有极大误差,在定常问题的模拟中,这种误差可以随着迭代逐渐消除,然而在非定常问题的模拟中,这种误差往往会积累甚至导致计算崩溃.文章将基于特征线理论的激波辨识技术应用到激波装配中,根据已有流场信息准确判断激波的位置.对于定常问题,该方法的应用加速了收敛速度;对于非定常问题,该方法的应用可以极大地避免初始误差的产生.