基于不敏变换的GDOP计算

现有文献一般采用线性化的方法得到非线性系统的定位精度几何稀释(Geometrical Dilution of Precision,GDOP)。然而,当定位系统的非线性较强时,线性化方法得到的GDOP同系统实际定位误差存在较大的偏差。针对这种情况,提出采用不敏变换(Unscented Transformation,UT)计算GDOP的方法,并通过一个数值例子进行了验证。     

杂波环境下基于数据压缩的多传感器容积滤波算法

针对杂波环境下非线性系统中多传感器多目标跟踪问题,基于广义多维分配(S-D分配)规则获取最佳的量测划分,通过多传感器数据压缩技术得到等效量测点与等效量测协方差,结合容积卡尔曼滤波原理实现多目标跟踪,提出了一种基于数据压缩的多传感器容积滤波算法(SD-DCCKF)。仿真结果表明:相对已有算法,SDDCCKF不仅避免了因模型线性化误差导致的滤波发散问题,而且克服了算法在高维系统中数值不稳定的缺点,算法估计精度较高,收敛速度较快,能够更加有效地解决非线性系统中的多目标跟踪问题。     

多飞航导弹目标协同跟踪技术研究

针对多飞航导弹对目标协同跟踪精度较低的问题,提出了一种基于弹载雷达组网和GPS/INS组合导航的无偏不敏自适应融合跟踪算法。首先,通过领弹和攻击弹的优化布站,以有效提高多飞航导弹对目标的定位跟踪精度和突防能力;在时空协同的基础上,利用无偏不敏转换对各飞航导弹的目标量测进行预处理,以减小因旋转、平移和线性化误差所带来的影响;最后,结合统计双门限判决机制,利用自适应融合跟踪算法来有效实现多飞航导弹目标协同跟踪精度的提高。仿真结果表明,与现有的弹载雷达跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

基于Box-Cox变换与随机系数回归模型的非线性退化设备剩余寿命预测方法

准确预测退化设备的剩余寿命可以为设备维护管理提供重要信息支撑，进而避免设备运行中发生计划外失效、减少设备运行维护成本。针对工程实际设备广泛存在的非线性退化现象，提出了基于Box-Cox变换与随机系数回归模型的非线性退化设备剩余寿命预测方法。首先，采用Box-Cox变换对非线性退化数据进行线性化处理，在此基础上通过随机系数回归模型构建退化模型，并运用Bayesian理论与蒙特卡洛-期望最大化算法在线更新模型参数；然后，基于随机系数回归模型的特性，推导出剩余寿命的分布函数以及其点估计值；最后，通过数值仿真和锂电池实际退化数据验证所提方法的有效性。     

数据链航迹延迟与 ESM点迹间断融合跟踪

数据链与电子支援措施(Electronic Supporting Measures,ESM)融合跟踪是 1种典型的异类多传感器信息融合。针对数据链航迹存在延迟和 ESM点迹间断情况下的数据链航迹与 ESM点迹融合跟踪,提出了复杂情况下的数据链与 ESM融合跟踪方法,并对融合跟踪的精度进行分析研究。首先,对数据进行时间对准,保证数据链和 ESM数据率一致;然后,通过构造基于不敏变换(Unscented Transformation,UT)的非线性量测转换和误差估计方法,将数据链数据对准到 ESM数据;最后,通过引入随机补偿机制对数据链延迟进行补偿,并与 ESM数据进行关联融合。实验结果表明,有延迟补偿时的融合跟踪精度取决于延迟补偿均值与实际延迟的贴近程度。结果可为信息综合处理装备的发展和设计提供借鉴。     

柔性悬臂梁的振动特性与等效线性化方法的局限性

等效线性化方法是大变形柔性梁振动特性分析的一种高效近似处理方法,其成立前提是必须满足小振幅假设.传统完全非线性分析方法通常难以定量表征几何非线性效应对结构参量的影响,不利于开展定性分析,也无法满足降阶建模的需要.以大变形柔性悬臂梁为研究对象,将静态大变形对梁振动特性的影响直接等效为对截面惯性矩和质量密度分布变化的影响,构造了一种物理指示意义更加明确的等效线性化方法,并通过对比验证了该方法的有效性.为进一步讨论等效线性化方法的局限性,设计制作了一根大变形柔性悬臂梁,采用定响应幅的定频稳态激励法测量了悬臂梁在3种不同振幅水平下的频率响应函数(FRF)曲线.计算与试验结果的对比分析表明:静态大变形条件下,当悬臂尖端的动态位移振幅与静态变形幅值的比值低于10％时,结构的FRF曲线变化非常小,系统可视做线性系统,等效线性化方法的计算误差≤6％,算法有效;当悬臂尖端的动态位移振幅与静态变形幅值的比值达到20％时,测试FRF的幅值在共振点明显降低,等效线性化理论的计算结果误差偏高50％以上,等效线性化理论将不再适用;试验悬臂梁的振动非线性效应主要受阻尼的非线性特性控制.     

基于DCT的遥感图像压缩算法应用

随着遥感技术的快速发展和用户需求的不断提高,遥感卫星获取的海量高分辨率图像数据给卫星的实时数据传输系统和星载数据存储设备都带来了巨大压力。目前,基于离散余弦变换(DCT)的变换编码方法成为卫星遥感图像数据压缩的主要算法之一,获得了大量实际应用。本文针对遥感图像目标小、细节信息丰富等特点改进JPEG算法的量化方式,并利用Visual C++平台实现了基于DCT的遥感图像数据压缩和解压缩算法,实验结果证明了DCT变换在遥感图像数据压缩中的有效性和局限性。最后,对近年来DCT的研究方向作出建议。     

高空长航时无人机高精度自主定位方法

针对传统基于轨道动力学模型及非线性滤波进行间接敏感地平天文导航定位方法在实际应用中的局限性,提出了一种适用于高空长航时无人机自主导航定位的快速间接敏感地平天文解析定位新方法。分析了星光折射视高度天文量测的机理,导出天文三维定位的解析表达式,详细阐述了利用最小二乘微分校正法代替非线性滤波的天文定位方法,通过直接求解非线性量测方程组即可得到飞行器的精确位置信息,并对这种定位方法的定位精度进行了理论分析。该天文定位方法利用了星光折射间接敏感地平精度高的特点,又不需要飞行器动力学模型也不需要任何先验知识,算法简单可靠,计算量小,而定位精度与传统方法相当。最后,通过计算机仿真,验证了这种天文定位方法的有效性。     

航空薄壁板结构高温声疲劳分析

采用解析方法,分析了薄壁板结构在热载荷与噪声联合作用下的响应特性;依据薄板的大挠度非线性理论,采用以基频响应为主的单自由度模型,推导出了具有温度影响的非线性运动方程,并利用等价线性化方法将该方程线性化,在此基础上得出了应力响应的统计特性。     

大范围收敛的摄动Lambert问题新型解法:拟线性化-局部变分迭代法

研究实时、高效、稳定性强的高性能空间轨道计算方法对于中国未来航天工程具有重大应用价值。针对强非线性系统的多维两点边值问题,提出了一种拟线性化-局部变分迭代法（QL-LVIM）,通过拟线性化（QL）思想,将非线性两点边值问题转化为一系列具有一定迭代格式,并且成对出现的初值问题,进而通过局部变分迭代法（LVIM）对其进行求解。利用拟线性化的大范围收敛特性和局部变分迭代法的快收敛、高精度特性,该方法能够在较大的时间和空间尺度下快速精确获得摄动Lambert问题的初速度和转移轨道,其收敛域远大于传统的牛顿打靶法,为航天器轨道转移提供了一种简便高效、稳定性强的新型计算方法。在不同轨道情形下,与几类参考方法对比,结果表明本方法能够在计算效率方面实现大幅提升,并且能够在大范围内实现快速收敛。方法的有效性在地-月系三体问题中得到了进一步验证。     

分布式无源传感器系统多目标跟踪算法

研究了分布式无源多传感器系统多目标跟踪问题,在只有测向信息可以利用的情况下,分布式系统首先利用波门技术分别对各个无源传感器角度测量数据进行关联配对和滤波;然后,将处理结果送到融合中心,在融合中心通过构造的χ2分布检验统计量进行多目标方位航迹的关联;最后,通过交叉定位和位置信息融合获得多个目标的位置信息估计,实现无源多目标跟踪。论文通过仿真分析对算法的有效性和可行性进行了验证。     

基于序贯关联算法的多目标无源跟踪

基于序贯关联算法,对多目标无源跟踪问题进行了研究。在只有角度信息可以利用的情况下,首先,利用波门技术对各个无源传感器角度测量数据进行关联和滤波,形成参数航迹;然后,将各个无源传感器的参数航迹送到融合中心进行关联配对,并在关联过程中通过构造关联质量函数对参数航迹的关联历史情况进行度量,解决参数航迹关联模糊问题;最后,通过对关联成功的参数航迹进行交叉定位,给出多个不同目标的位置信息,实现分布式无源系统对多目标的数据关联和跟踪,并通过仿真分析,对算法的有效性和可行性进行验证。     

基于Bootstrap滤波的单站无源定位算法

针对非线性测量下的被动定位问题,建立了只测角定位模型。讨论了一种基于贝叶斯理论的 Bootstrap 滤波算法,并将该算法与扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,仿真结果表明Bootstrap 滤波算法定位精度更高,抗噪声性能更强。     

距离信息对DDFRC算法定位误差的影响与分析

在固定单站无源定位算法中,基于角度(Direct of Arrival)、角度变化率(Direct of Arrival Rate-of-Change)、多普勒频率(Doppler Frequency)和多普勒频率变化率(Doppler Frequency Rate-of-Change)4个观测信息实现定位(即DDFRC定位)算法仅通过单次观测即可实现对目标辐射源的定位。文中通过转移观测的卡尔曼滤波对定位结果进行平滑,较原有算法拥有更好的跟踪效果。同时,对定位误差进行了定量分析,并将距离信息引入算法的仿真分析之中,详细讨论了各个观测量误差在不同距离时对算法定位性能的影响,根据仿真结果,结合定位误差的定量分析对算法性能做出评价。通过仿真分析,得到了定位算法对不同距离下各参数的精度要求,从而为在实际系统中使用该定位算法提供了参考。     

小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度分析的高效方法

针对目前很多算法都无法准确、高效地计算小失效概率（10^-4,甚至更小）情况下的全局可靠性灵敏度问题,本文提出了一种高效求解小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度新算法。所提算法通过扩大标准差构造重要抽样密度函数来进行空间分割（SP）,再与无迹变换（UT）结合,利用函数在分割后的子空间内非线性程度的降低和无迹变换方法可以高效计算低非线性程度函数的前二阶矩,来高效准确地计算小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度。所提算法的优点有：重要抽样密度函数的选择可以使得空间分割时向重要区域偏移,并且在分割区域内功能函数的复杂性被降低,从而可以利用无迹变换方法高效计算失效概率,进而高效求得全局可靠性灵敏度。与已有的算法相比,算例说明了本文所提方法的优势。     

被动定位中的滤波算法研究

由于被动定位中状态空间模型的非线性程度较高,现有的递推滤波算法在收敛精度和稳定性等方面往往满足不了要求。文中对常用的 EKF、MGEKF 算法以及序贯 Monte Carlo 粒子滤波技术进行了分析,指出粒子滤波将成为解决被动定位问题的重要研究方法。     

FDEKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了有限差分卡尔曼滤波(FDEKF)方法在对目标雷达被动定位中的应用。考虑反辐射导引头测角存在非线性特性,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法实现了目标状态估计和导引头非线性特性补偿。仿真结果表明,FDEKF是一种具有良好性能的非线性滤波方法,可以代替传统的EKF解决反辐射无人机对目标雷达的被动定位问题。     

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。