基于Kalman滤波的直升机海面悬停精确高度提取法

针对反潜直升机海上悬停时高度信号受到的海浪噪声干扰,分别采用能量等分法和海浪功率谱法,基于Matlab/Simulink讨论了建立高精度的海浪快速仿真模型的方法,提升了海浪模型的实用性。在无线电高度表与垂直加速度计组合高度系统基础上设计了Kalman滤波器,实时地对海浪噪声进行滤波,以获取精确的高度信号。对不同海况下直升机遭遇的海浪进行仿真实验,结果表明所设计的高度组合系统及滤波器有效,具有良好的实时性和鲁棒性。     

直升机自动过渡悬停控制系统设计

针对近海飞行的直升机高度测量信号中海浪噪声的干扰,利用有理谱法建立了海浪模型,设计了卡尔曼滤波器估计噪声信号,以获取精确的高度信号;根据自动过渡模态的基本要求,开发设计了反潜直升机自动过渡悬停的飞行控制系统;通过引入速度比较器和限幅器,保证当直升机高度接近悬停高度时,地速同步趋近于零,实现了高度和速度两通道之间协调控制,使直升机平滑过渡至悬停状态;对工程应用中可能出现的特殊情况及相应的处理方法进行了分析;仿真结果表明,设计的仿真系统能很好的反应真实情况,控制结构具有良好的抗风干扰能力和鲁棒性,参数摄动10%以及海浪加剧时仍保证直升机按预期轨迹运动,工程应用性强。     

基于LEA-5H GPS模块的导航定位算法研究

为提高无人直升机的控制性能,依托卫星导航定位技术,设计了一个基GPS模块的无人直升机导航系统.利用最优化自回归数据处理算法思想,提出了一个GPS数据扩展kalman滤波算法,该算法从与被提取信号有关的观测量中估计出所需信号,有效地去除噪声,提高了数据的可靠性和精度.实验数据表明.经过扩展Kalman滤波算法处理后的数据更加适用于无人机精确导航,此外,该导航系统还可以应用于其他领域,如位置测量、导航和运动控制等.     

一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。     

基于信息补偿的自适应联邦滤波算法

针对采用标准卡尔曼滤波器必须知道系统噪声统计特性的局限性,研究了一类系统噪声未知情况下的自适应联邦滤波方法,指出了自适应滤波方法应用于联邦结构时应当注意的问题,提出了一种基于信息补偿的自适应联邦滤波算法。SINS／BDS／GPS组合导航系统的仿真结果表明,该方法可以有效抑制系统噪声未知情况下的滤波发散现象,提高了滤波的稳定性和估计性能。     

一种基于极值中值的新型滤波算法

提出了一种新的利用局部统计信息（极值）的自适应中值滤波方法－－极值中值滤波算法,该方法可以有效地去除图偈中的椒盐噪声,并保留图象的细节,本文首先给出了一个噪声判别标准,然后描述了滤波算法的执行过程,对本算法与标准中值滤波算法,以及近几年出现的几种改进型中值滤波算法进行了分析与对比,最后给出了一组实验数据,实验结果表明,与其他算法相比,本算法招待速度快,去除噪声与保留细芤的效果好。     

双重自适应联邦滤波在SINS-卫星组合中的应用研究

针对常规联邦卡尔曼滤波需要确切已知系统噪声统计特性的局限性,结合多信息组合导航中惯性导航系统噪声难以确切感知和卫星导航系统测量噪声不断变化的特点,提出了一种新的双重自适应联邦滤波算法。该算法不必知道系统噪声统计特性而能对测量噪声进行在线自适应调节,同时信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节。通过SINS-GPS-Galileo-北斗组合导航系统将该算法与常规联邦滤波算法进行仿真比较,结果表明:该方法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,更适用于系统噪声未知和测量噪声不断变化的多信息组合导航系统。     

多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法,构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计,并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正,有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力;在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上,设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构,并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验,仿真结果证明了所提方法的有效性。     

随机值脉冲噪声滤波算法

文章详细分析了随机值脉冲噪声污染图像的局部灰度统计特征,定义了一种噪声可信度的估计函数—灰度等级共现几率,并在此基础上提出了共现几率极小的中值滤波算法。算法模拟生物视觉在注视过程中的变分辨率特性,以不同分辨率对噪声进行多层次的定位及滤波。实验结果表明,该文算法可以有效地滤除噪声,并较好地保留图像的边缘细节信息,其滤波效果比其它算法更接近理想的中值滤波,尤其是对于噪声高度污染的情况。     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

基于姿态随动技术的直升机低高度测量

在飞行试验中悬停性能是直升机性能的重要试飞科目。该科目科研试飞鉴定要求有大量的样本数据(海拔、温度、重量、构形的组合)以获取比较准确的试验结论。其中,离地高度是悬停科目试飞与小速度科目试飞中的关键参数。直升机的低高度信息通常由气压式高度传感器、无线电高度表获取。由于受到地面效应、姿态、风速风向等诸多因素的干扰,从而无法保证高精度和可靠性。激光测距逐渐成为一种先进的测量手段应用于直升机低高度测量中。但是在具体实施过程中由于直升机机动飞行姿态变化导致激光高度测量的误差增大与失效。通过机载姿态跟随技术研究不仅克服了直升机机动状态下姿态变化引起的低高度测量误差与失效,而且可由机载综合采集系统将低高度数据融合,实时发送给地面站遥测接收与存储,可以极大扩充数据样本,从而获取比较准确的试验结论。     

基于LLSSVM的MUH高度信息融合技术的研究

应用基于局部最小二乘支持向量机(LLSSVM)的多传感器融合技术实现了高度信息融合技术的研究。针对无法精确测量的微小型无人直升机(MUH)飞行高度问题,用LLSSVM建立了以数据驱动的黑箱模型,并用该多传感器信息融合模型对高度信息进行预测。将基于LSSVM和LLSSVM模型的仿真结果进行对比,结果表明后者效果明显优于前者,说明基于LLSSVM的信息融合模型更为合理有效,解决了LSSVM模型的预测延迟和误差积累放大的问题。     

基于滑动窗口的直升机序列异常检测算法

无标签的序列在异常检测算法中往往存在着对数据的信息掌握不全面、不能合理使用的情况,而采用深度学习的技术实现检测时往往对其计算的解释性欠佳;对于攻克这些难题,以直升机飞行数据为例对时间序列的反常检测问题展开了深入研究,并利用Iforest技术和PCA算法,给出了一个采用滑动窗口的时间序列异常检测方法,利用从滑动窗口采集信息的时间变化状态等数据信息,将序列异常检测问题转换为点异常检测问题;同时以auc评分为衡量标准,从带有时刻特殊标志的多个信息集上检验了检测效率的提高;在无标签的直升机飞行数据集上进行实验,验证了算法的有效性,并通过对比检测过程中不同特征变量的变化情况,从算法层面和现实层面上阐述了算法的可解释性。     

Microwave radar probing of a rough water surface: validation of retrieval algorithms using flight experiment data

We studied the microwave backscattering of a rough water surface during a flight above the Gorky water storage basin. A microwave Doppler radar with a knife-like beam (1–16°) was installed on a helicopter and oriented vertically downwards. Analysis of the experimental data confirms that the reflected power and the width of the Doppler spectrum depend on the direction of wave propagation. ‘Antenna’ and ‘angular’ algorithms were used to obtain the variance of the slopes. These algorithms enabled us to determine the slope variance from a moving carrier, without limitations placed on the flight's height. We developed two new algorithms to determine the correlation coefficients of the vertical component of the orbital velocity and water surface slopes as well as the variance of orbital velocities using the width of the Doppler spectrum. We used the results obtained from varying the input parameters of the algorithm to minimize the retrieval error of the correlation coefficient. Comparisons with parameters derived from modelled wave spectra indicate the effectiveness of the retrieval algorithms. We also demonstrate the possibility of extracting estimates of the average phase velocity, the average wavelength and the significant wave height of sea waves.     

一种捷联姿态航向参考系统信息融合算法应用

小型无人直升机通常在特定的环境下进行工作,因此需要对其运动时的姿态进行控制。控制系统所需要的姿态信息通过各种惯性测量仪器得到原始数据。依据这些原始数据设计适当的信息融合算法可以构建高精度的姿态航向参考系统,从而满足控制系统的要求。该算法已应用于小型无人直升机的姿态控制中。     

基于多传感器的波浪能滑翔器导航策略研究

以LPC2478为核心的嵌入式控制系统通过对多路传感器的数据采集,实现了波浪能滑翔器在海洋中的自主巡航监测环境。基于高斯大地线算法,计算出当前位置与预设位置的大地线距离和航向角偏差值;同时基于PID控制算法,计算出尾舵系统需要偏转的角度。2种算法构成了导航策略的算法体系,实现了波浪能滑翔器的视向跟踪和虚拟锚泊。同时,为保证导航信息的精准度,增加2组传感器:波高仪和流速仪,作为辅助导航传感器,从而建构了一个完整的控制波浪能滑翔器自主运行的导航系统结,在实际海洋试验中,取得了良好效果。     

基于2点RANSAC的无人直升机单目视觉SLAM

1点随机抽样一致性(RANSAC)算法是一种准确度高、计算量小的数据关联算法,但是其在摄像机多个轴上的角速度都快速变化时会失效,用在以无人直升机为载体的单目视觉同步定位与地图构建(SLAM)上存在滤波发散的风险.针对该问题,提出2点RANSAC算法,结合EKF运动模型的先验信息,用只抽样2个匹配点的RANSAC去除野点.在微小型无人直升机平台上进行了基于2点RANSAC算法的单目视觉SLAM实验,实验结果表明2点RANSAC算法工作可靠,SLAM的位姿估计精度可以达到自主飞行需要.     

舰尾流随高扰动模型对直升机着舰悬停控制的影响研究

大海况下存在的复杂舰尾流严重影响直升机着舰时的飞行姿态,针对常规舰尾流模型仅适用于研究直升机纵向运动受干扰的问题,在美军标MIL-F-8785C描述的舰尾流模型基础上,提出增加随高度变化的垂向扰动分量,建立舰尾流随高扰动模型,以便切合实际地反映垂向干扰的作用强度;将该模型引入直升机着舰悬停系统后,针对传统PID控制对高度保持和位置控制效果不佳的问题,提出基于前馈补偿的改进PID控制;对比仿真结果表明,所提控制方法抗舰尾流干扰性强,具有良好的鲁棒性,控制精度优于传统的PID控制,实现了舰尾流干扰下直升机着舰悬停的稳定控制,有效提高了着舰飞行的安全性。     

Biologically adaptive robust mean shift algorithm with Cauchy predator-prey BBO and space variant resolution for unmanned helicopter formation

Visual tracking technology can provide measurement information for unmanned helicopter formation and thus, more attention is being paid to this research area. We propose a novel mean shift （MS） algorithm that is both adaptive and robust for unmanned helicopter formation and apply it to the leading unmanned helicopter tracking. The movement of an unmanned helicopter is very flexible and changeable, which makes the tracking there of more difficulty than for common targets. In creating an algorithm that can adapt to the acceleration of the unmanned helicopter and estimates both the scale and orientation of the movement changes, we combine the traditional MS with the bio-inspired Cauchy predator-prey biogeography-based optimization （CPPBBO） evolutionary algorithm, and also the space variant resolution （SVR） mechanism of the human visual system （MS-CPPBBO-SVR）. To demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method and justify the importance of the CPPBBO algorithm and SVR mechanism at the same time, a series of comparative exper- iments were carried out. The experimental results of the proposed MS-CPPBBO-SVR method are compared with other competitive tracking methods, such as MS, MS with SVR （MS-SVR）, MS-SVR with several other optimization algorithms, and the robust particle filter algorithm. The experimental results demonstrate that our proposed tracking approach, MS-CPPBBO-SVR, is more adaptive, robust and efficient in target tracking than the other methods.     

Experimental Validation of a Helicopter Autopilot Design using Model-Based PID Control

Autonomous helicopter flight provides a challenging control problem. In order to evaluate control designs, an experimental platform must be developed in order to conduct flight tests. However, the literature describing existing platforms focuses on the hardware details, while little information is given regarding software design and control algorithm implementation. This paper presents the design, implementation, and validation of an experimental helicopter platform with a primary focus on a software framework optimized for controller development. In order to validate the operation of this platform and provide a basis for comparison with more sophisticated nonlinear designs, a PID controller with feedforward gravity compensation is derived using the generally accepted small helicopter model and tested experimentally.