简介：针对风场对临近空间伪卫星导航精度影响的问题，提出伪卫星抗风场干扰自主导航算法，以提高伪卫星的导航精度。首先，将风场模型加入伪卫星SINS/CNS/SAR组合导航的量测模型中，建立风场干扰下的SINS/CNS/SAR组合导航系统模型；然后，设计自适应UPF非线性滤波算法，将该算法用于SINS/CNS/SAR组合导航解算中，分别在考虑风场干扰和不考虑风场干扰的情况下，利用UKF、UPF和自适应UPF算法对临近空间伪卫星组合导航系统误差进行估计。仿真结果表明，在考虑风场干扰的条件下，提出的自适应UPF算法在东向、北向和天向的速度误差均控制在±0.21m/s以内，误差大小分别是现有的UKF和UPF的1/5和1/3。该算法能有效抑制风场对导航解算精度的影响，提高伪卫星的定位精度。

简介：直接敏感地平是一种典型自主天文导航方法，该方法简单可靠，易于实现，但是由于常用卫星轨道动力学J2模型精度有限，地球敏感器精度较低，因此导航精度不高。加速度计是测量运载体线加速度的常用惯性导航设备，当航天器在轨运行时，星载加速度计能够测量航天器所受发散力。结合上述两种方法的特点，提出一种将加速度计和天文相结合的自主天文导航新方法。在常用卫星轨道动力学模型基础上，引入大气阻力和太阳光压系数模型作为自主导航系统状态方程的一部分，并建立近地空间环境下星载加速度计的测量模型，将其与直接敏感地平均作为导航系统观测方程。设计基于信息融合的自主导航滤波方法，通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析，结果表明所设计方法提高了系统定位精度62．8％和速度精度63．9％，增强了系统可靠性。

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.