简介：小型移动机器人在未知环境下运行，陀螺所受噪声干扰无法建立有效的数学模型，需要仅从观测信号中把噪声去除，并估计出原始信号，根据该特点提出一种微机电陀螺信号盲均衡迭代反卷积算法。该算法利用横向滤波器对陀螺信号进行反卷积运算，使用贝叶斯方法对信号进行估计，建立了误差函数并与LMS算法组合，实现了均衡器参数的自动调整，在小型移动机器人上进行了算法实验验证。实验结果表明，该算法可以有效分离角速度信号与噪声信号，其噪声信号幅值减小约10倍，移动机器人运行275.41s抵达终点的偏航角误差从13°下降到1.46°。

简介：针对制约提高激光陀螺精度的热效应这一重要因素,分析了主要热致零漂及其作用机理,推导出了朗缪尔温度漂移理论表达式.实验表明:外部温度变化与内部发热对陀螺漂移有着相同的效果,热效应主要以温度、温度速率与温度梯度方式影响零漂.

简介：文章基于线性中心紧致差分格式，通过非线性加权插值的方法来求解网格中心处的函数值．这类格式保持了原有中心紧致差分格式的高阶精度和低耗散特性，同时其分辨率也非常高，由于其非线性插值的机制，使得这类格式能够捕捉强激波，所以这类新的高阶非线性紧致格式是一种较好的模拟湍流和气动声学等多尺度问题的方法．

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：针对多飞行器协同拦截机动目标过程中的目标状态估计问题,提出了一种多飞行器对目标加速度的一致性协同估计方法。构建了多飞行器分布式协同估计结构,将扩张状态观测器和一致性理论相结合,设计了分布式协同一致性估计器。利用扩张状态观测器对目标状态进行估计,在此基础上利用一致性理论为各飞行器设计协调控制量,通过局部信息交换使得各飞行器得到一致的估计值,实现对目标加速度的精确估计。利用稳定性判定理论对一致性估计器的误差和收敛性能进行了分析,并将设计的一致性协同估计方法应用到协同拦截系统中进行了仿真验证。仿真结果显示,在不同的目标机动形式下,对目标加速度估计误差始终小于0.5m/s2,因此设计的一致性估计方法能够实现对目标加速度的精确估计,且具有较强的鲁棒性。

简介：北斗双星定位系统(简称双星定位)是我国自行建立的一种定位系统.根据北斗双星定位系统采用有源定位的特点,介绍了北斗双星与SINS组合的最优预测模型,该方法利用了双星定位系统提供的滞后定位信息对组合系统进行最优预测,进而校正惯导;同时为验证该滤波方法对状态估计的一致性,文中重点研究了滤波器一致性的准则,并给出了检验的统计量.理论研究和试验仿真证明,文中介绍的滤波器与系统是匹配的,具有较高的滤波性能和精度.