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公开(公告)号：CN116911664A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310761671.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 西安电子科技大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了基于优化组合赋权模型的空间目标威胁评估方法，具体为：确定空间目标的动态威胁评估指标，包括空间目标类型、相对速度、相对姿态、干扰能力和相对距离；确定动态威胁评估指标的威胁隶属度；基于层次分析法确定专家能力主观权重；基于熵权法确定客观指标权重；在总偏差最小原则下求取组合权向量；将目标威胁隶属度矩阵与组合权向量相乘，即可求得各空间目标的威胁度指数。采用优化组合赋权模型，将主观专家方法和客观熵权法相结合，考虑了主观因素和客观因素，对权重进行重新组合，增强权重评估的准确性和可信度。
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公开(公告)号：CN113031448A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110314998.2
申请日：2021-03-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的飞行器上升段轨迹优化方法，用于解决现有技术中存在的实时性和适应性较差的技术问题，包括以下步骤：步骤一：建立发射惯性系下飞行器上升段连续最优控制问题；步骤二：获取发射惯性坐标系下飞行器真空飞行段的连续两点边值问题；步骤三：获取飞行器的标称参数和非标称参数；步骤四：对发射惯性坐标系下飞行器上升段连续最优控制问题进行离线求解；步骤五：对发射惯性坐标系下飞行器真空飞行段的连续两点边值问题进行离线求解；步骤六：构建神经网络并对其进行离线训练；步骤七、在线获取飞行器上升段的轨迹优化结果。
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公开(公告)号：CN113204250A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110474012.8
申请日：2021-04-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法，包括：建立卫星编队的相对动力学模型；对编队卫星受控系统的状态矩阵离散化处理；鲁棒滤波算法包括初值更新、滤波过程；滤波过程包括一步预测、残差计算、鲁棒切换、新息、算法迭代、误差约束与参数选取。本发明强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法采用相对动力学模型，抵消卫星编队相对运动模型的舍入误差，从而实现长时间、远距离、受控系统下的高精度鲁棒相对位置估计，并且在系统模型不确定性较强、外部扰动较大时系统精度较高，解决了现有技术中卫星编队相对运动模型带有舍入误差且滤波算法在系统模型不确定性较强、外部扰动较大时系统精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN115437406A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211130234.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的飞行器再入跟踪制导方法，用于解决现有技术中对系统模型依赖性较大和适应性及制导性能差的问题。其实现方案为建立半速度坐标系下飞行器再入连续最优控制问题；将飞行器再入连续最优控制问题转化为序列凸最优控制问题；将序列凸最优控制问题转化为序列二阶锥规划问题；对序列二阶锥规划问题进行求解，获取飞行器最优倾侧角；对最优倾侧角轨迹采样得到参考轨迹训练数据集；构建神经网络和奖励函数；利用训练数据集对神经网络进行离线训练，直到累计奖励收敛到最大值，得到制导网络；通过制导网络在线获取飞行器再入制导指令，实时跟踪目标高度。本发明适应性强，制导精度高，可用于火箭回收。
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公开(公告)号：CN112240768A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010949831.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 西安电子科技大学 , 北京临近空间飞行器系统工程研究所
IPC: G01C21/16 , G01C21/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/50 , G06T7/62 , G06T7/80
Abstract: 本发明属于无人驾驶技术领域，公开了一种基于Runge‑Kutta4改进预积分的视觉惯导融合SLAM方法，用于解决现有视觉ORB‑SLAM2方法在快速运动、环境特征稀疏等场合存在的定位精度低、鲁棒性差等问题的技术问题；实现步骤为：输入双目图像对信息；输入IMU信息；对双目图像进行预处理；利用Runge‑Kutta4算法对IMU进行预积分；系统初始化；联合状态估计；滑动窗口局部优化；回环检测与全局位姿图优化。本发明可以在不同难度等级的场景中有效地进行定位估计和地图创建，与原视觉ORB‑SLAM2方法相比，本发明的方法具有更高的定位精度，可用于无人系统导航、虚拟现实等技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110826288B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911027233.X
申请日：2019-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于制导控制技术领域，公开了一种基于免疫克隆选择的再入轨迹优化方法，适用于高速飞行器再入大气时，寻求一条使指定性能指标达到最优的飞行轨迹。实现步骤包括：构建飞行器再入轨迹最优控制问题；将飞行器再入轨迹最优控制问题离散参数化为非线性规划问题；采用免疫克隆选择算法求解非线性规划问题，得到非线性规划问题的次优解；以该次优解为初始估计解，采用序列二次规划法求解非线性规划问题，得到飞行器最优再入轨迹。本发明将免疫克隆选择算法得到的次优解作为序列二次规划法的初始估计解，避免了繁琐的人工设计和初值试验，提高了序列二次规划法求解的收敛速度，同时依靠序列二次规划法进一步提高了精度。
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公开(公告)号：CN115390456A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211133178.4
申请日：2022-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法，主要解决现有技术中存在的实时性和适应性较差的问题，其实现方案为：建立半速度坐标系下飞行器再入连续最优控制问题；将飞行器再入连续最优控制问题转化为序列凸最优控制问题；将序列凸最优控制问题转化为序列二阶锥规划问题；对序列二阶锥规划问题进行求解；从求解结果中采样得到状态量数据集和控制量数据集；构建神经网络和损失函数；利用部分状态量数据集作为训练数据集对神经网络进行离线训练，直到损失函数收敛到一个最小值，得到训练好的轨迹网络；利用轨迹网络在线获取飞行器再入段的轨迹优化结果。本发明适应性强，实时性好，减小了参数变动对飞行器的影响，可用于火箭回收。
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公开(公告)号：CN114594488B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210233430.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了星敏感器修正条件下基于测距信息的卫星编队位置解算方法：在主星本体上设置标定点，在从星上设置特征点；求解从星特征点在主星体坐标系下的坐标、从星质心到主星质心的相对位置信息、主星体坐标系下从星质心相对于主星质心的位置与速度的广义向量及其一阶导数，进入卡尔曼滤波算法，输出最终卫星编队相对位置解算结果。本发明星敏感器修正条件下基于测距信息的卫星编队位置解算方法以激光测距与姿态测量为输入，基于直接解算算法与相对运动学方程，搭建状态估计方程，利用卡尔曼滤波算法给出卫星编队的相对位置解算结果，实现了卫星编队高精度的星间相对导航结果。
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公开(公告)号：CN114594488A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210233430.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了星敏感器修正条件下基于测距信息的卫星编队位置解算方法：在主星本体上设置标定点，在从星上设置特征点；求解从星特征点在主星体坐标系下的坐标、从星质心到主星质心的相对位置信息、主星体坐标系下从星质心相对于主星质心的位置与速度的广义向量及其一阶导数，进入卡尔曼滤波算法，输出最终卫星编队相对位置解算结果。本发明星敏感器修正条件下基于测距信息的卫星编队位置解算方法以激光测距与姿态测量为输入，基于直接解算算法与相对运动学方程，搭建状态估计方程，利用卡尔曼滤波算法给出卫星编队的相对位置解算结果，实现了卫星编队高精度的星间相对导航结果。
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公开(公告)号：CN113204250B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110474012.8
申请日：2021-04-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法，包括：建立卫星编队的相对动力学模型；对编队卫星受控系统的状态矩阵离散化处理；鲁棒滤波算法包括初值更新、滤波过程；滤波过程包括一步预测、残差计算、鲁棒切换、新息、算法迭代、误差约束与参数选取。本发明强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法采用相对动力学模型，抵消卫星编队相对运动模型的舍入误差，从而实现长时间、远距离、受控系统下的高精度鲁棒相对位置估计，并且在系统模型不确定性较强、外部扰动较大时系统精度较高，解决了现有技术中卫星编队相对运动模型带有舍入误差且滤波算法在系统模型不确定性较强、外部扰动较大时系统精度下降的问题。
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