简介：针对传统无陀螺捷联惯导系统角速度求解复杂,解算效率低,惯性元件安装精度要求高等问题,提出一种新型的无陀螺捷联惯导导航方案,将8-UPS型并联式六维加速度传感器作为其惯性元件,直接测量出运载体的六维绝对加速度。基于矢量力学理论,推导了其惯导基本方程;通过数值积分运算来提取载体的线运动参量;运用空间几何理论建立姿态方程,实时更新捷联矩阵以获取载体的角运动参量,从而完成了导航建模与解算。仿真结果表明该系统能满足航行体中精度实时导航的要求,是有效可行的。与同类导航相比,该系统具有结构紧凑、解算效率高、物理模型误差敏感性低等优势。

简介：针对空地武器攻击时敏目标半实物仿真系统的应用需求,以往所采用的纯数字仿真系统及方法已无法满足和实现所需要的功能,现有的半实物仿真技术又存在功能单一、接口有限、二次开发难的缺陷,提出了一种空地武器攻击时敏目标半实物仿真系统方案,重点设计了传递对准算法和GPS/INS组合导航算法。以空地制导炸弹为例,系统仿真功能涵盖了从载机挂弹飞行、系统自检、传递对准、热电池激活、数据链开启、炸弹投放、弹体姿态稳定、弹翼张开、滑翔中制导、中末交班、导引头开启、末制导直到命中时敏目标结束的全工作流程,针对该复杂系统的时间统一问题,提出了一种全系统投弹前后的传递对准时间同步方法。最后的模拟投弹试验结果表明：所设计的半实物仿真系统结构合理、实时性好、功能齐全,可为后期空地制导武器的研制提供一种非常有效的半实物仿真试验方法。

简介：针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法（GF）,并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器（CKF-RDCN）。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及容积卡尔曼滤波算法（CKF）,CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

简介：针对传统压电型声矢量传感器无法兼顾小体积与高灵敏度的问题,利用MEMS电容加速度计作为拾振器,实现矢量传感器的小型化设计。首先采用机电类比分析的方法得到内置加速度计的刚硬球体的声致振动响应;然后进行硅微电容加速度计选型和参数分析、设定,并设计制作了一只二维球形矢量传感器样机;最后对样机进行了参数测试,结果表明两矢量通道均具有良好的方向性,声压灵敏度分别为？185dB和-186dB（1kHz,0dBref1V/μPa）,通道间相位差与理论值保持一致,验证了利用MEMS电容加速度计设计矢量传感器的可行性。