MapX在路径规划系统中的应用

在车辆导航系统中,采用GIS技术可以更直观地掌握交通、车辆和路径等动态信息.在分析路径规划系统组成和工作原理基础上,着重讨论了道路网的拓扑结构和数据组织形式、空间信息和属性信息的关联以及路径规划的算法实现,采用VC＋＋、MapX控件和数据库技术实现了路径规划系统.实验证明,利用MapX组件可以高效地建立路径规划系统,系统的数据结构和路径规划算法能较好的满足起点终点的选择、查询和快速路径搜索等系统要求.     

基于RBF网络的捷联惯导初始对准优化研究

该文研究了捷联惯导在静基座下的初始对准问题,其中粗对准中采用磁罗盘和加速度计得到初始姿态角,精对准中采用具有最佳逼近性的径向基函数神经网络（RBF网络）修正姿态角。在RBF网络基函数中心选取时,基于样本分布特点,采用简单有效的均值法,同时为了增加了神经网络权值学习的鲁棒性和快速性,将H∞鲁棒滤波用于网络的权值调整中。仿真结果表明,采用这种优化学习的RBF神经网络进行初始对准比用传统的Kalman滤波更快速有效,且与Kalman滤波精度相当。     

利用混合法进行地球-火星小推力轨道设计

研究固定推力幅值情况下燃料最省小推力轨道转移问题.利用混合法,即通过结合Pontryagin极小值原理和序列二次规划方法,舍弃了横截条件,避免了直接求解非线性两点边值问题,从而极大地提高了迭代的收敛性.以定常推力幅值地球-火星燃料最省小推力转移为例给出了混合法完整的计算步骤,仿真结果表明采用混合法收敛速度快,得到的状态和共轭状态轨线连续光滑,验证了混合法在设计行星际小推力转移轨道中的有效性.     

几何约束下的航天器姿态机动控制

针对航天器姿态机动过程中受几何约束的问题,提出一种控制方法使系统在满足局部约束的情况下获得较好的全局性能.为了考虑全局性能并减少全局规划的计算代价,采用伪谱法以较少节点得到满足几何约束的路径节点.在局部节点跟踪控制中,通过分析航天器姿态机动所受的几何约束以及四元数在线性化状态方程中的传递形式,设计具有保守性的几何约束凸化表达式,并给出了姿态机动预测控制律.仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性.     

动态环境下移动机器人路径规划的一种方法

研究障碍物的形状以及位置未知环境下的动态路径规划的问题，采用栅格表示障碍物与机器人的大小、位置以及他们的运行环境地图，给出了一种路径规划的算法，该算法计算简单，搜索速度快，通过仿真试验发现，用该方法规划的路经取得了比较好的效果。     

一类积分—微分系统的辨识方法研究

本文研究了用于描述非定常气动力和气动弹性现象的一类积分-微分方程的辨识问题。文中讨论了积分-微分方程辨识的直接法和函数逼近法,给出了积分-微分方程可以用微分方程近似描述的条件。最后应用本文结果考虑了弹性飞行器的气动参数辨识问题,仿真计算验证了文中的研究结果。     

基于神经网络的组合导航系统状态估计

在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,文中提出了引入Elman神经网络,具体讲解了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比,最后以INS／GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计,仿真结果证明了该法是有效的,实用的。     

利用遗传算法搜索小天体探测最优发射机会

针对传统pork-chop图方法计算量大、计算效率低的问题,提出了一种基于遗传算法的小天体探测发射机会搜索方法。该方法以探测任务所需总的速度增量为目标函数,采用遗传算法作为搜索寻优算法,通过对星历的计算和Gauss问题的求解,将复杂的多变量非线性搜索寻优问题简化成一个两变量的搜索寻优问题,减少了编码数量和搜索空间,使其具有全局搜索功能和快速收敛特性,提高了计算效率。最后以近地小行星4660 Nereus为例,对其在2008-2012年采用两脉冲转移的交会型探测任务的发射机会进行了搜索。仿真计算结果表明：所给出的搜索方法与传统的搜索方法得到的结果一致,且所用时间仅为传统方法的4．19％。     

基于标称轨道的小推力轨道设计方法

研究了推力可变情况下燃料最省小推力轨道转移问题。分析了传统轨道优化模型在数值求解过程中存在的困难,通过引入标称轨道的概念,提出了一种新的轨道优化模型———标称轨道优化模型。新的轨道优化模型克服了传统轨道优化模型在数值求解中存在的困难,并具有收敛速度快、初始猜测容易的优点。以飞行器从地球向火星的小推力转移为例,验证了标称轨道优化模型的正确性。最后给出了标称轨道优化模型的主要用途及适用范围。     

基于自适应卡尔曼滤波的导航信息融合方法

针对组合导航系统在测量噪声未知的情况下,常规自适应卡尔曼滤波方法的实时性难以满足的问题,提出了一种实时的自适应卡尔曼滤波方法.该方法通过一个简单的指数函数实时调节卡尔曼滤波模型中的测量噪声协方差矩阵,将测量噪声的理论协方差矩阵与实际协方差矩阵的差值作为指数函数的输入,将函数的输出值与上次测量噪声的协方差矩阵之和送入卡尔...