弹载滚转稳定平台运动稳定性分析及试验验证

适用于高过载、高旋转弹药的滚转稳定平台有效解决了该类弹药的导航参数测试问题。该平台基于复摆运动原理设计,通过分析内弹道环境下平台的抗过载能力,以及在外弹道飞行过程中平台受力状况,对其内筒运动稳定性的影响,设计了轴向负荷承载区的过载转移装置。建立了平台在弹载环境下内筒运动的微分方程。通过对弹药的气动力仿真,以及系统动力学模型的计算,得到平台内筒滚转角速率与角度变化曲线;并在冲击台与高速飞行仿真转台上进行相应验证试验。试验结果与计算结果对比,表明平台可抗过载10 000g,且弹载环境下内筒作小幅的往复摆动,符合复摆的运动规律,其运动状态稳定。     

EKF在新的导航系统中的仿真研究

针对全球定位系统(global positioning system, GPS)的应用受限于美国,涉及隐私和安全等问题给出一种新的组合导航定位系统方案,该方案充分利用中国自主的研发技术,消除对GPS定位技术的依赖.为了验证该方案的可行性,进一步研究扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter, EKF)在BDS和DTMB定位系统中的应用.给出机动目标特性的运动模型,利用EKF进行最优估计,最后从动态定位跟踪轨迹、定位跟踪误差、和误差累积分布函数3个方面进行仿真验证.仿真结果表明,跟踪轨迹能够基本吻合于真实轨迹,偏差较少,且因视距中的误差小于非视距,视距环境中的效果更优.     

基于惯性导航与UWB的联合定位算法

为提高无GPS情况下的3维定位精度,提出基于惯性导航与UWB(超宽带技术)的联合定位算法.该算法将线性最小二乘法的航迹计算与定位点拟合进行融合,使用加权平均对信赖度因子进行权衡.为验证算法的有效性,设计了1套UWB与9轴惯性导航模块结合的软硬件平台.仿真和实际测试结果表明:该算法可将3维定位误差控制在20cm以内.     

含风电的电力系统动态频率分析

研究了风电接入某实际电力系统对系统动态频率产生的影响。通过建立直驱式永磁同步风电机组动态模型和含风电的实际电力系统模型,对含风电的电力系统动态频率进行了仿真分析。研究了风速扰动对系统动态频率的影响、风电渗透率上升对系统频率调节能力的影响以及风机脱网故障对系统动态频率的影响。在风机增加了基于虚拟惯性的频率控制系统,研究了具有调频系统的风电机组对系统动态频率的影响。研究结果表明大规模风电场的风速扰动将导致系统频率出现显著波动;随着系统风电渗透率的增加,系统的调频能力将明显下降;风电场在故障下的风机脱网事故将对系统动态频率造成严重影响。增加频率控制系统使风电机组具备了一定的调频能力,有效地抑制了扰动情况下的系统频率波动。     

一种新的惯性/GPS组合导航系统随机干扰处理方法

研究动力学系统波动算法的简化和改进方法,用该方法对陀螺漂移,加速度计误差等随机干扰进行统计描述,巧妙地运用卡尔曼滤波除组合导航系统的波动型干扰,简化原算法,使计算量比原算法减少,通过对惯性／GPS组合导航系统中的波动法和卡尔曼滤波的比较及计算机仿真研究表明,新的改进波动算法与原算法几乎一样有效,波动型随机干扰的估算精度高于标准卡尔曼滤波。     

基于分段串行匹配滤波结合FFT的快速捕获方法研究与FPGA实现

随着GPS现代化的进行和我国北斗2卫星导航系统的发展完善,特别是GPS L5和北斗B3等长码的应用,传统的捕获方法消耗资源过大或者捕获时间过长,已经很难适应需要。在保证快速捕获的前提下,提出了一种分段串行匹配滤波结合FFT快速捕获的方法,有效的减少了资源的消耗和缩短了捕获时间。首先分析了这种捕获算法的原理和理论推导,并说明了其关键技术的实现。然后和其他两种捕获算法对比分析了SPMF-FFT捕获算法的优劣。最后通过研究该算法的性质,来说明该算法关键参数的设置。     

基于RB-GSPF算法的地形辅助导航

为了解决地形辅助导航中面临的高维、强非线性问题,提出了基于Rao-Blackwell框架的RB-GSPF算法。该算法将原系统中的线性Gauss子结构分离出来,使用经典的Kalman滤波器处理,而剩下的强非线性部分通过Gauss和粒子滤波器处理,这种结构上的分解既发挥了Kalman滤波器对于线性Gauss系统的最优性,又利用了GSPF算法结构上的优点。理论及实验分析表明:该算法与粒子滤波器相比,在降维的同时提高了定位精度,减少了粒子数目;与Rao-Blackwellised粒子滤波器(RBPF)相比,其算法结构具有更好的并行性,从而在运算量上具有优势。     

车辆自主导航系统中的兴趣点增量更新

当前车载电子地图数据的更新主要采用离线版本更新的方式,该方法更新周期长,不能满足用户的现势性需求。该文设计了可增量的导航兴趣点数据库,提出了兴趣点增量数据结构,以动态扩展的增量形式存储导航兴趣点,并利用词头数字化压缩方法减少了数据量,最后通过增删词表计算车载导航设备和增量中心的检索文件及关联文件的差异,实现了兴趣点数据的增量更新。实验证明,该方法修改数据量小,更新速度快,能满足嵌入式导航设备兴趣点数据的动态增量需求。     

自动导引车视觉导引路径的识别及精确测量

为了提高基于单目视觉导引的双向型自动导引车的视觉测量精度,首先通过导引车运动状态下的自标定降低系统误差,并通过彩色图像处理提取导引路径中心线;再根据测量目标精度,提出一种基于曲率角估计的路径模型分类方法,将路径分为直线、圆弧拐弯和非圆弧拐弯3种模型,并采用最小均方差法对前两种模型参数进行回归,采用基于曲率角估计的自适应加权拟合法对非圆弧拐弯模型参数进行回归.实验结果表明,文中方法的测量精度高,达到了目标要求.     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.