基于星敏感器/陀螺组合定姿建模及精度仿真

首先讨论了卫星姿态确定原理的建模问题,针对星敏感器/陀螺组合配置的定姿系统,详细分析了动态滤波算法原理,推导了星敏感器观测矩阵及误差四元数状态方程,进而建立了使用Kalman滤波方法进行姿态确定的整个过程;并基于该滤波算法,讨论了姿态确定系统的最终定姿精度的分析与综合评估问题,从理论分析和仿真验证两方面确定了影响姿态确定精度的主成分误差因素,定量描述了误差因素的影响范围,并针对实际工程指标完成了主成分因素的边界条件,为姿态测量方案的设计提供了理论支撑.     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator, USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题, 提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler unscented Kalman filter, DEUKF)算法。通过正、反欧拉角相互切换, 在正、反欧拉微分方程精华区进行姿态滤波更新, 避免了奇异性, 确保了滤波精度。捷联惯性导航系统/全球定位系统直接式组合导航仿真试验与车载实验结果表明, 相比较于USQUE算法, DEUKF算法计算量小、实时性好, 水平姿态角估计精度与USQUE相当。     

绕地飞行器GPS/INS组合测量系统

采用全球定位系统 /惯性导航系统 (globalpositioningsystem/inertialnavigationsystem ,GPS/INS)组合方式实现对绕地飞行器定位和姿态测量。通过对可观测性能分析 ,得出了这样的结论 :仅用伪距和伪距变化率为观测量的组合系统对姿态角误差的可观测性较差。引入GPS载波测量信息作为观测量 ,可以提高姿态测量的可靠性和准确性。采用接收机自主完整性检测 (receiverautonomousintegritymonitoring ,RAIM)技术实时剔除异常数据 ,总结一种改进的自适应滤波算法进行数据处理 ,较之常规的Kalman滤波算法 ,收敛速度更快 ,平稳性更好。计算机仿真验证了算法的有效性     

干扰条件下自适应滤波定位精度分析

在干扰条件下,单纯采用自适应滤波(adaptive Kalman filter, AKF) 或扩展卡尔曼滤波器(extensive Kalman filter, EKF) 在全球导航卫星系统/惯性测量单元(global navigation satellite systems/inertial measurement units, GNSS/IMU)组合导航的运用中都无法达到系统精度最优。为了指导组合导航系统的数据融合滤波器设计,获取AKF和EKF定位性能的经验数值是十分必要的。首先推导出EKF和一种AKF算法--新息序列自适应估计(innovation based adaptive estimation, IAE)的数学模型和计算公式。然后提出了一种实际数据结合仿真的验证方法。针对不同的干扰程度造成的精度降低的测量值,比较AKF算法跟普通EKF在GNSS/IMU组合导航数据融合中的定位精度性能。试验和仿真得到了在实验所采用的IMU精度条件下,自适应滤波在组合导航方面的定位性能的经验曲线以及IAE与EKF定位精度存在的临界点。     

基于Kalman／UKF组合训练神经网络的初始对准方法

针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。     

基于非线性映射的自适应混合Kalman/H∞滤波器

Kalman滤波器的精度高,但是鲁棒性差。H∞滤波器虽然鲁棒性好,但是精度不高,将两种滤波器进行混合获得新的滤波器可同时具备高精度和对干扰噪声的鲁棒性。通过对Kalman滤波器的实时性能评价,提出了一种基于非线性映射的自适应调节权值混合Kalman/H∞滤波器,并通过全球定位系统/推位组合导航模型对提出的方法进行了仿真验证。仿真结果表明,在干扰噪声统计特性变化和系统模型存在摄动条件下,与Kalman滤波和H∞滤波方法相比,所提出的混合Kalman/H∞滤波方法具有更高的滤波精度,更适用于实际应用。     

基于斜舵船舶减横摇LQG控制研究

研究基于斜舵船舶减横摇问题,建立了船舶基于斜舵横向运动状态空间数学模型,用递推最小二乘法对海浪扰动进行建模.将扰动模型与原来的系统模型合并为新的系统模型,并引入白噪声作为系统干扰.对扩展后的新系统,运用线性二次高斯(LQG)控制方法计算出扩展Kalman滤波增益阵和扩展随机最优控制增益阵.另外通过仿真给出了斜舵的倾斜角度对减横摇效果的影响.仿真结果表明,基于斜舵利用经典的LQG控制方法实现船舶减横摇控制是可行的.     

自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

基于对偶四元数的航姿系统姿态更新算法研究

以微小型捷联航姿参考系统为研究对象,建立基于对偶四元数的导航系统姿态更新解算参数模型。该方法区别于描述刚体纯旋转变换的四元数方法,将载体系与地理系之间坐标转换的旋转与平移过程进行统一、融合,通过建立最小方差目标方程,求解最优的姿态更新矩阵。构建Kalman滤波方程,最终确定载体姿态,航向角实时信息。仿真表明,对偶四元数所建姿态四元数误差的均值与均方差均小于0.002。Kalman滤波器构造符合实际系统要求,在传感器测量精度有限的情况下,可使俯仰角、横滚角、航向角误差分别减小到0.1°,0.1°,0.2°。     

矩阵对角化变换鲁棒QCKF在视觉和惯性融合姿态测量中的应用

视觉和惯性融合姿态测量系统,可以发挥视觉测量重复性、稳定性好和惯性测量输出频率高、不受环境光干扰的特点。针对融合测量中,系统噪声和观测噪声的统计特性不完全可知及在出现异常测量值时融合测量鲁棒性较差的问题,提出一种基于矩阵对角化变换的鲁棒四元数容积卡尔曼滤波(quaternion cubature Kalman filter, QCKF)算法,分析了鲁棒滤波参数对测量系统鲁棒性和测量准确度的影响,使用矩阵对角化变换代替标准CKF中的Cholesky 分解以改善数值计算的稳定性。结合搭建的视觉和惯性融合姿态测量系统平台,实验结果表明与标准CKF算法相比,具有更高的准确度、鲁棒性以及稳定性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.