简介：分布式联邦滤波器在多传感器信息融合领域得到广泛的重视，联邦滤波中的信息分配原则直接影响滤波器的精度和容错性，而常规的标量形式联邦滤波信息分配方法无法满足高动态环境下状态的动态变化特性。信息分配是设计和实现联邦滤波器的关键环节，基于系统误差协方差阵和可观测阵。文中考虑系统状态估计精度和系统的可观测性，提出了一种新的联邦滤波信息分配方案和算法。新的联邦滤波算法允许每一个系统状态变量具有不同的动态信息分配因子，从而改进了联邦滤波信息融合的精度。仿真结果表明，与传统联邦滤波算法比较，改进的信息融合算法精度能提高30％以上。

简介：舰载机进行紧急作战任务时,可能会先快速起飞,然后再进行空中对准。为了保证对准结束进入惯性导航模式后,惯导系统能够达到一定精度指标,对准结束时刻的姿态信息需要达到一定的精度要求。空中对准过程一般可分为粗对准和精对准两部分,对准结束时刻的姿态精度由粗对准结束时刻的导航误差、惯性器件误差、重力场模型误差和对准过程中的飞行机动等多个因素决定。首先利用设计的协方差分析方法,对两种不同空中对准方案进行误差分配,并通过Monte-Carlo仿真技术对误差分配结果进行了验证。仿真结果说明了提出的误差分析方法是正确的,为空中对准方案的改进方向提供了借鉴作用。

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：在不同工况下,旋转爆震波能够以单波、双波、多波模式进行传播.但在同一工况下,是否存在不同模式的稳定传播爆震波还有待进一步研究.基于Euler方程,耦合氢气/空气的有限化学反应速率模型,并采用高分辨率的5阶有限差分格式WENO-PPM5离散对流项,对三维旋转爆震波进行了数值模拟.计算结果表明,在同一特定工况下,旋转爆震波能够以两种不同的传播模式稳定传播,即单波模式和双波模式.详细地对比了两种传播模式下的流场特征、爆震波传播特性、推力性能等.在同一工况下,两种传播模式的爆震波周向传播速度相差不多,但双波模式的频率约为单波模式的2倍;双波模式下质量流量、比冲、推力的平均值均略高于单波模式;且双波模式的可燃混气层高度约为单波模式的1/2,这有助于缩小旋转爆震发动机的长度,使之更加紧凑.