摘要：为提升飞行学员飞机仪电与飞控系统原理课程的含“战”量,突出课程“向战为战”的目标导向,在分析课程教学设计现状的基础上,借鉴基于成果导向的OBE理念,提出了作战需求牵引的飞机特设专业背景课程教学设计优化方案,分别从教学目标、教学内容、教学策略等方面给出了具体的优化措施。

摘要：针对基于零速修正(zero velocity update,ZUPT)的行人导航算法无法对航向角进行观测导致航向角发散的问题,设计了一种基于ZUPT、零角速率修正和航向角误差非线性预测校正的惯性行人导航算法。首先通过广义似然比检测(generalized likelihood ratio test,GLRT)算法确定出零速区间;在检测到的零速区间内利用ZUPT算法构造速度误差观测量、利用零角速率修正(zero angular rate update,ZARU)算法构造角速率误差观测量,通过零速区间航向角误差观测模块构造航向角误差观测量,在非零速区间对航向角误差进行非线性预测;再利用卡尔曼滤波对零速区间内的速度、角速率、位置和航向角误差进行估计,利用估计误差对惯性行人导航系统进行误差修正;通过实际行人导航系统验证,在复杂运动状态下导航轨迹误差平均值仅为0.43 m,只占总路程的0.35%。在长航时行走的情况下导航误差仅为1.25%里程。所提算法无需增设其他传感器,无需限制行人的运动轨迹,具有良好的工程应用价值。

摘要：针对威胁环境下四旋翼无人机的低空突防问题,将其分解为轨迹规划与跟踪控制2个子问题进行统一研究。以无人机在最短时间内穿过威胁环境并到达指定位置为任务目标,假设战场环境中存在多个已知的雷达威胁、未知的动态障碍威胁,在考虑无人机平台性能的情况下,采用hp自适应Radau伪谱法离线求解出能规避雷达威胁的无人机最优参考轨迹,在此基础上,基于改进的模型预测控制方法设计轨迹跟踪控制器,实现对参考轨迹的在线跟踪与实时避障。最后利用仿真验证了所设计算法的有效性。

摘要：针对多无人机系统在时变通信拓扑下的编队控制问题,设计了一种分布式编队控制算法。首先通过线性变换,将无人机在切换通信拓扑下的编队问题转换为一个具有较低维数的切换线性系统的稳定性问题。然后,通过分析拓扑图的拉普拉斯矩阵的性质,成功找到一个该切换线性系统共同李雅普诺夫函数,进而利用李雅普诺夫稳定性分析方法,得到了在通信拓扑结构时变的情况下,无人机系统编队形成的充分条件。最后,通过仿真实验验证了结论的正确性。

摘要：针对目前研究的多智能体系统一致性问题,其控制器均为理想情况,很少考虑控制器摄动问题,提出了非脆弱一致性控制器设计方法。并将智能体之间的通信拓扑假设为更加符合实际情况的一般有向拓扑,且各智能体控制器包含了不同的不确定性。通过适当的变量变换,将一致性问题转化为具有较低维度的系统稳定性问题;然后,基于Lyapunov稳定性分析和代数图论推导了系统达成一致的充分条件,给出了控制器增益矩阵设计方法。仿真结果表明:所设计的控制器可以实现多智能体系统的一致性控制。

摘要：惯性行人导航系统中,零速区间检测的准确性直接关系着基于零速修正(ZUPT)的行人导航精度。为此,设计了一种基于非线性空间映射与K-means聚类算法结合的零速区间检测算法。通过经典零速区间检测算法广义似然比检测(GLRT)确定初始零速区间;选取零速区间与非零速区间交界处的加速度数据,将合加速度幅值作为变量,映射到设计的非线性空间中,放大数据差异;利用K-means聚类算法对映射后的数据进行聚类,经过去噪声处理后确定出更精准的零速区间;通过惯性行人导航系统实验验证非线性空间K-means聚类零速区间检测算法的有效性。实验表明,所提出的惯性行人导航零速区间检测的非线性空间K-means聚类算法相比于GLRT算法和基于K-means聚类的零速区间检测算法,定位精度显著提高,并在匀速行走、变速行走和长距离长航时行走3种运动模式下进行了实验验证;相比基于K-means聚类的零速区间检测算法,减小了计算量。所提算法能够自适应不同的运动状态,无需随时调整阈值,且理论上可以优化任意传统零速区间检测算法,具有良好的工程应用价值。

摘要：光纤陀螺的温度漂移误差是制约其精度的重要因素之一。为进一步建立光纤陀螺的温度补偿模型,首先设计了光纤陀螺的温度实验,获取全温度范围内的光纤陀螺漂移与温度之间的关系;然后分析其温度特性,将温度误差模型分为升温模型和降温模型分别建模,并将升温阶段根据温度值划分为两个阶段,提高了模型的精度。FOG实测漂移数据对所提出的温度建模方法进行验证,实验结果表明该模型能有效地补偿光纤陀螺的温度误差,补偿后误差方差和误差平方和减少了两个数量级。