基于扩展卡尔曼滤波的多旋翼飞行器融合姿态解算算法

针对多旋翼飞行器飞行时机身振动对加速度计产生的噪声干扰,建立径向基(RBF)神经网络结构模型,提出扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法。采用加速度计解算的姿态角作为输入向量,四元数互补滤波解算的姿态角作为参考向量,通过学习不断调整网络最优权值,得到滤波后的由加速度计解算的姿态角,并将四元数互补滤波算法解算出的姿态角与经RBF神经网络非线性滤波得到的加速度计解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波融合姿态解算,以提高飞行器姿态角的解算精度。实验结果表明:基于RBF神经网络的非线性滤波算法可对加速度计解算的姿态角进行有效滤波,提高飞行器姿态角的解算精度;采用的扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法收敛速度快、稳定性强,能够更准确地实时解算飞行器的当前姿态,验证了该算法的可行性。     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制实现

针对四旋翼飞行器的姿态控制问题,首先结合四元数及互补滤波法给出姿态解算及数据更新算法;其次采用PID控制算法对姿态进行稳定控制;最后通过上位机观察数据得出控制效果曲线并在实物实验平台上基础上进行了实际飞行验证算法的可行性.实验结果表明:四元数互补滤波算法能实现稳定高精度的姿态解算;PID控制器可以有效的完成飞行器的自稳控制且能有效的校正外界扰动造成的角偏移量,满足四旋翼飞行器的控制要求.     

四旋翼飞行器设计

本设计是基于刑S320F28027单片机的四旋翼自主飞行器,包括硬件电路的设计,描述了硬件电路中元器件的选型,也包含基于四元数的姿态解算,详细讲述了四元数如何作用在解算过程中。     

一种新型多旋翼飞行器的建模与反演控制

针对目前多旋翼飞行器存在的不足之处,提出一种外形布局新颖、内部结构简洁、具有硬件冗余且易于工程实现的新型多旋翼飞行器,并提出一种反演控制策略.首先,给出了飞行器的运动学模型和动力学模型,随后,设计了飞行器的姿态和位置控制器.其中,姿态控制器设计中将一阶滤波器和线性跟踪微分器用于其中,以实现系统对控制指令的快速响应;位置控制器用于解算跟踪期望轨迹所需要的姿态角信息.最后,通过仿真验证实验,验证了本文所提控制策略的正确性.     

四旋翼微型飞行器设计

针对常规无人飞行器尺寸较大,无法适用于室内狭小空间飞行的问题,设计了一种四旋翼微型飞行器.建立了微型飞行器的动力学模型,介绍了组成飞行器的相关硬件.构建了由三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计组成的姿态测量系统,给出了姿态解算的具体步骤.使用了互补滤波器对陀螺测量误差进行矫正,并给出了互补滤波器融合系数的确定方法.采用基于欧拉角反馈的PID控制器进行姿态控制,无需建立复杂的控制系统模型.该飞行器最大尺寸15 cm,重量22g,可垂直起降和悬停,适用于狭小空间的侦察任务.     

基于STM-32的自动四旋翼飞行器设计

通过研究四旋翼飞行器的结构特点、姿态解算算法及其飞行控制原理,设计了以STM-32系列微控制器为核心的自动飞行系统,包括硬件电路设计和程序算法设计.试验测试表明,该系统能够在搭建的狭小空间主动避开障碍,实现稳定飞行.     

基于加速度修正模型的无人机姿态解算算法

为提升动态环境下无人机导航系统姿态输出的精度,提出一种基于加速度修正模型的无人机姿态解算算法。建立加速度修正模型,求取估计非重力加速度和外部非重力加速度对加速度计输出值进行修正,减弱动态环境下非重力加速度对姿态解算的影响;搭建基于卡尔曼滤波的姿态解算模型,将修正加速度和磁力计解算的姿态角作为滤波模型的量测量,设计基于加速度修正模型姿态解算算法。实验结果表明,该算法可以减弱非重力加速度对姿态解算的干扰,避免无人机导航系统在动态环境中输出姿态角发散的问题,提升动态环境下无人机导航系统姿态输出的精度和抗干扰能力。     

一种高动态环境巡飞器姿态快速解算算法研究

针对高动态环境下现有姿态更新方法存在圆锥误差,姿态更新频率较低的问题,提出了一种基于滑动三周期旋转矢量姿态解算算法.该算法以角速率输入的等效旋转矢量算法为基础,以连续两个单周期算法作为启动项,在第3个采样周期后采用三周期算法解算姿态角,从而实现姿态的快速更新.试验结果表明:该算法解算航向姿态角误差为龙格库塔法解算航向姿态角误差的1/2,且仅为单周期旋转矢量算法解算航向姿态角误差的1/7.该算法的姿态更新周期为普通三周期旋转矢量法的1/3.     

利用积分比值的旋转弹体地磁测姿方法

针对目前大量常规弹药低成本姿态测试的需求,微惯性传感器存在的漂移特性不能提供长时间稳定姿态角的问题,本文提出了利用三正交磁传感器的积分比值姿态测试方法。推导了磁传感器输出信号之间的积分比值与弹体俯仰角的理论公式,采用多点的统计特征比值代替单点特征比值。对积分比值法进行了适用性分析,分析了积分误差及偏航角误差造成的俯仰角查表误差;通过仿真对比分析,在低信噪比情况下,积分比值法比三正交比值法的解算精度高了5倍左右。半实物实验结果表明:积分比值法的姿态角解算误差在±0.6°以内。该姿态解算方法抗干扰能力强,数据利用率和姿态解算精度高,是一种简单有效的弹体测姿方法,能够满足旋转弹体的姿态测试要求。     

基于多传感器信息融合的人体姿态解算算法

针对传统人体姿态解算算法中存在的稳定性差和解算精度低等问题,提出一种基于多传感器信息融合的姿态解算算法。利用四元数计算人体的姿态变化,将惯性测量模块的姿态测量值与观测值之间的偏差通过PI调节进行控制;采用互补滤波对多传感器数据进行融合,求取人体实时姿态。实验表明,该算法能够实现稳定地输出高精度姿态数据。     

飞机载荷谱实测数据并行统计处理算法

针对飞机载荷谱数以万亿计的实测数据,为了提高统计处理运行效率,提出了飞机载荷谱实测数据处理的并行算法。本文对载荷谱实测数据处理模型进行了多级并行化分析,在此基础上论述了粗粒度、中粒度、细粒度级并行处理方式,建立了两种并行处理算法——基于机型数据流的粗粒度与中粒度并行数据处理算法和基于某起落数据流的中粒度与细粒度并行数据处理算法。在小规模对称多处理器(Symmetrical multi-processors,SMP)集群运算平台下进行比较测试表明,可大幅地提高载荷谱数据处理运行效率,在8核运算环境下,最高能获得5.82的加速比,为飞机载荷谱实测数据处理研究领域进行大规模科学计算和提高数据处理效率提供了新的技术途径。     

高精度无线传感器网络节点定位算法

无线传感器网络在很多领域都有着广泛的应用前景,尽可能精确地确定传感器节点的位置是应用无线传感器网络时首先需要解决的问题.提出了一种新的基于物理学中的质点力学相关原理的距离无关的定位算法,与现有的距离无关定位算法相比,除了距离无关定位算法共同具有的优点之外,能够将平均定位误差降低到节点通讯距离的16%以下.给出了算法的实现过程和仿真结果,并且利用仿真结果与DV_Hop(距离向量跳段)算法进行了比较.比较结果显示,文中算法的定位误差约为DV_Hop算法的50%,在满足邻居关系方面文中算法也具有很大的优势,在定位时间上文中算法则存在定位所需时间过长的不足之处.     

大型目标RCS的快速计算及分析

阐述了近年来发展的用于分析电磁散射问题的快速多极子算法（FMM）和多层快速多极子算法（MLFMA）．为了能够有效快速地分析大型复杂结构目标的散射特性,利用了混合积分方程（CFIE）,并在上述快速算法迭代过程中采用不完全分解LU方法（ILU）的加速收敛技术,极大地提高了计算速度．同时重点研究了某特殊结构飞行目标的雷达散射截面（RCS）,其结果对分析该飞行目标的散射特性有很好的指导意义．     

适用于飞机舵面损伤情况下的一种在线辨识算法研究

空中飞行时若舵面出现损伤情况，将会严重影响飞机机动性能，控制律若能在线适应故障，实现对故障状态重新建模，就可极大提高飞机的生存性和可靠性。限制最小二乘算法能够在线辨识出飞机舵面的故障参数变化，可以克服由于噪声和弱信号输入带来辨识不准确的问题。文中用某机型飞行数据对该算法作了仿真验证，说明该算法的有界性、稳定性和收敛性等性能特点是适用于飞机舵面损伤情况下的在线辨识。     

模拟退火与蚁群混合并行算法解旅行商问题

求解TSP问题的智能优化算法主要包括蚁群算法和模拟退火算法等,这些算法求解TSP问题的速度比传统的精确求解算法有很大改进,但在问题的求解空间逐渐增加时,串行执行速度往往还是无法满足人们的需求.针对此问题,研究了蚁群算法、模拟退火算法以及两者的混合算法的并行实现方法,建立了PC机群实验平台,基于MPI环境对蚁群算法、模拟退火算法以及混合算法的并行算法进行了测试.根据理论研究和实际测试的结果,比较了并行算法和传统串行算法的性能差异,总结了利用PC机群系统求解旅行商问题的并行求解的可行性,得出了关于并行效率等方面的一些有意义的结论.     

基于深度强化学习技术的舰载无人机自主着舰控制研究

自主着舰是未来舰载无人机面临的重要难题与关键技术. 基于TD3算法结合舰载飞机六自由度运动以及航空母舰运动模型,构建了交互式深度强化学习仿真环境. 针对典型海况进行了舰载无人机自主着舰训练,仿真训练过程中综合考虑海况以及航空母舰纵荡、横荡和沉浮3个线扰动,滚转、俯仰和偏航3个角扰动等因素,建立对应简化运动模型; 基于某型飞机气动数据进行气动力建模,建立六自由度运动学/动力学模型; 基于TD3强化学习算法,结合前馈型深度神经网络技术,在高性能GPU工作站上建立舰载机着舰交互训练环境. 通过某型舰载无人机在无模型环境中“试错”训练,验证了AI技术在舰载无人机自主着舰控制中的可行性.     

快速傅立叶变换算法的比较

快速傅立叶变换有多种算法，本文较为全面地讨论了离散傅立叶变换的快速算法，并对这些算法的性能进行了比较。     

基于LQG控制器的四旋翼无人机姿态控制

四旋翼无人机是一种性能优良的VTOL(垂直起降)飞行器。以四旋翼无人机作为研究对象,首先根据动力学原理,对滚转角和俯仰角进行建模,在建模基础上,根据现代控制理论设计LQG控制器,并采用LTR技术和试验确定二次最优控制和卡尔曼滤波器中的参数,通过仿真与飞行实验来验证所设计控制器的性能。结果表明,LQG控制器具有较好的动静态性能,用它实现四旋翼无人机的姿态控制是切实可行的。     

分布式离散事件模拟的进展与问题

本文论述了分布式离散事件模拟的必要性,介绍了三种重要的分布式离散事件模拟算法的基本思想:CMB 算法、Time Warp 算法和采用递归关系的算法。最后对这三种算法作了简要的比较,讨论了算法的适用范围等问题.     

并行干扰相消对HSUPA小区容量的影响分析

介绍了各类多用户检测算法,并重点分析了并行干扰相消算法,推导出引入多用户检测(multiple user detection,MUD)后HSUPA小区容量计算公式。在此基础上,分析MUD接收机的多用户检测技术对HSUPA小区性能提升的影响,并通过链路仿真验证其结果。