线性回归模型的最小均方误差估计

在未知线性回归模型测量误差的协方差矩阵和非零均值(由非模型化误差及测量设备系统性误差组成)情况下,提出一种回归参数的“最小均方误差估计“,证明了其优良性。还对稳健估计、测量精度分析中随机与系统性误差分离、白塞尔公式与变量差分法统计随机方差结果不一致等问题,作了深入研究分析。     

星敏感器光轴测量的锥面误差模型及其应用

星敏感器是卫星高精度姿态测量系统中的重要器件,根据其测量可以建立不同形式的星敏感器测量模型,准确分析测量模型中测量误差的特性是保证卫星姿态确定精度的重要条件。本文针对广泛采用的星敏感器光轴矢量测量方程,从几何角度出发,结合实际情况,提出了一种新颖的星敏感器光轴测量的锥面误差模型。在两个锥面参数分别服从一定的概率分布的条件下,对测量误差特性进行了深入分析,确定出新的测量误差协方差矩阵。上述研究能够在不增加算法计算量的前提下,从新的角度,更为直观地建立了星敏感器光轴矢量测量模型。最后在仿真实验中,将新的锥面误差测量模型应用于基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的姿态确定方法中,结果表明了利用该测量模型进行姿态确定的有效性。     

基于变对角加载的RCB算法

稳健的Capon波束形成(RCB)算法确定的加载量与设定的导向矢量误差范围成正比,在导向矢量误差比较小时,加载量也比较小,这时对小快拍的稳健性就很差。为了改善RCB算法在小快拍时的性能,提出一种基于变对角加载的RCB算法,利用估计的协方差矩阵误差对采样协方差矩阵进行修正,用修正后的协方差矩阵代替原协方差矩阵代入到RCB算法的权向量求解过程中,这样可以根据导向矢量误差和协方差矩阵误差动态调整加载量,在不增加计算复杂度的基础上,可以获得比RCB算法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

航天轴承摩擦力矩的最大熵概率分布与bootstraP推断

滚动轴承摩擦力矩具有不确定的波动和趋势变化,属于概率分布与趋势规律都未知的乏信息系统。这是一个重要问题,它阻碍了对轴承摩擦力矩的小样本分析与总体把握。为了解决这个问题,根据最大熵原理,从小样本入手建立航天轴承摩擦力矩的概率密度函数。以此为基础,在讨论了摩擦力矩的时域特征与概率分布特征后,用bootstrap对摩擦力矩总体的分布参数进行统计推断。试验研究表明,推断结果和试验结果之间的误差很小,满足工程要求。因此,用小样本可以描述航天轴承摩擦力矩总体的统计特征。     

顾及不确定性的多光谱遥感图像分类及其不确定性度量和表达

针对传统遥感图像分类方法缺乏考虑空间自相关性、分类模糊性以及分类误差的空间表达的缺点，采用顾及空间数据的空间自相关性和分类模糊性的邻域EM算法进行多光谱遥感图像分类。构建了四个不确定性度量指标一模糊隶属度残差、相对模糊隶属度最大离差、模糊隶属度熵和相对模糊隶属度熵对其分类的不确定性进行度量和可视化表达，克服了采用误差矩阵和Kappa系数进行传统遥感图像分类精度评价缺乏空间信息分布的不足。     

小天体着陆器协方差矩阵分割滤波方法

提出一种小天体着陆器协方差矩阵分割滤波方法,利用惯性测量单元和多个相机估计着陆器运动状态,通过分割协方差矩阵的方式将协方差矩阵隔离更新和传播,并在每次测量更新时使用残差卡方修正方法修正协方差矩阵。通过小天体着陆器着陆仿真测试,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,本文方法在测量噪声估计不准确时具有更好的精度和稳定性。     

基于碰撞概率的交会对接近距离导引段的轨迹安全

提出了一种利用碰撞概率思想来描述交会对接近距离导引段飞行器轨迹安全的方法,这种方法采用最大瞬时碰撞概率来定量描述两个飞行器的碰撞危险程度。推导了最大瞬时碰撞概率的计算公式,其过程可分为三步:首先基于CW方程外推初始相对状态和误差协方差矩阵,然后利用外推后的相对状态和误差协方差矩阵计算瞬时碰撞概率,最后求出感兴趣区间内的最大瞬时碰撞概率。数值算例表明最大瞬时碰撞概率是描述交会对接近距离段两个飞行器碰撞危险程度的一个较好的指标。     

信源数未知情况下基于嵌套阵列的DOA估计算法

针对电子侦察中的DOA估计问题,提出了一种基于嵌套阵列的DOA估计算法。首先对协方差矩阵向量化以扩展阵列孔径,并生成新的协方差矩阵;然后利用协方差矩阵的行向量构造Toeplitz矩阵,并利用其联合对角结构生成代价函数;最后通过一维谱峰搜索求解出各信源的DOA。该方法能够在信源数未知、欠定等的情况下进行有效的估计,具有较高的估计精度与分辨力,且对信噪比要求不高。     

脉冲星导航系统的星历表误差RKF校正算法

为了减小星历表误差对脉冲星导航系统的影响,本文提出了一种针对星历表误差的RKF(Robust Kalman filter)导航定位方法。通过对星历表误差进行分析,得到星历表误差随时间变化的关系。建立带有星历表误差的量测模型,利用Kalman滤波原理进行计算。在Kalman滤波计算的过程中,星历表误差项是未知的,利用矩阵不等式进行处理,最终确定误差协方差的下界,并计算反馈增益得到最终的状态估计值。将RKF方法与UKF和其他两种处理星历表误差的滤波方法分别在绕飞地球和火星的轨道上进行测试并进行对比分析,实验结果表明,提出的方法可以取得到比UKF和其他两种滤波方法更高的定位精度,有效的减小星历表误差对脉冲星导航系统的影响。     

低温热敏电阻温度计校准装置不确定度的评定

根据测量不确定度的评定方法,分析和计算低温热敏电阻温度计校准装置的测量不确定度。通过校准结果的不确定度评定,掌握校准装置的计量性能及误差来源,为国防计量标准的建立、实行与考核提供不确定度评定的依据。     

采用结构协方差矩阵的机载／天基雷达的空时自适应处理

本文表明有效地采用机载／天基（A/S）杂波协方差矩阵（CCM）的部分信息可以大大提高在杂波和干扰环境下块处理空／时自适应处理机（STAP）的收敛性能。CCM的部分知识以由机载雷达团体开发的简化通用杂波模型（GCM）为基础。设定一个参数的先验知识，该参数应是易于通过与这种模型相关的雷达平台可测的（但不一定准确）。这种GCM产生一种假定的CCM。用这种假定的CCM和热噪声协方差矩阵的精确知识一起形成STAP要用的未知干扰协方差矩阵的最大似然估值（MLE）。对利用先验杂波和热噪声协方差信息的这种新算法的评估采用两种杂波模型：1）失配的GCM，2）高保真的空军研究实验室STAP杂波模型。对于这两种杂波模型，这种新算法要大大好于（即收敛更快）采样矩阵求逆（SMI）和快速最大似然（FML）STAP算法，后一种模型仅用了热噪声协方差矩阵的信息。     

某型号大推力火箭发动机试验推力测量不确定度评定

根据某型号大推力火箭发动机试验推力测量系统的工作原理和组成、计量标准量值传递关系和系统低温调试结果,确定推力测量系统的不确定度来源,通过进一步的误差分析并应用误差计算理论对系统不确定度进行评定,得出该系统测量不确定度作为推力测量准确性依据。     

一种改进的GPS/BDS双模系统整周模糊度求解算法

针对GPS/BDS双模系统高维空间的整周模糊度参数问题,分析了经典最小二乘降相关平差算法和自展算法的优点与不足,根据测量数据维数高和病态的特点,提出一种基于这两种算法的整周模糊度求解算法。实测导航数据验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法克服了模糊度之间相关性和误差引起的协方差矩阵的病态问题,提高了模糊度的搜索效率和成功率。     

基于最大熵法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

研究在验前信息贫乏的情况下,使用异源验前信息确定捷联惯性测量组合(简称捷联惯组)历次测试数据验前分布的方法.将熵的概念引入验前分布的研究中,研究了在小样本条件下通过最大熵法确定捷联惯组历次测试数据验前分布的方法.研究结果表明这种方法能够准确有效地揭示捷联惯组历次测试数据的统计特性,克服了验前信息不足带来的统计分析误差,有效的提高了统计分析的质量.     

星间激光通信机光轴指向误差源分析与补偿控制

针对星间激光通信机后光路各光学元件存在的安装误差导致的光轴指向偏差，细化了激光通信机光学系统中各元件的误差矩阵，并采用矩阵光学方法提高分析精度，通过蒙特卡洛法模拟了总体误差情况，定量分析了各光学元件安装误差对光轴指向精度的影响。为了校正存在的固定安装误差，提出了基于误差校正矩阵的补偿方案。在不测量元件具体误差的情况下，通过相机处光斑质心坐标，反推入射光矢量方向，计算得到误差校正矩阵，对跟踪机构的转动角度进行补偿，显著降低了安装误差对光轴指向精度的影响，并在实机进行了粗跟踪误差校正矩阵修正安装误差的实验验证和全角度推广。结果表明，误差校正矩阵可以在难以测量后光路内部各光学元件误差的情况下，补偿系统安装误差，实现对后光路光轴指向误差的校正，大大简化了地面误差修正的流程，同时节约了在轨通信机跟踪指向运算资源，提高跟踪响应频率。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

大尺寸工件测量中的温度误差修正

着重讨论了大尺寸工件测量中影响温度误差修正精度的主要因素,修正精度主要受模型误差、温度误差、线膨胀系数误差和温度梯度影响,其中,线膨胀系数误差对精度影响最大。引入微分膨胀系数,提出了更精确的温度误差修正模型,利用此模型对自研的形心轴线、型面点坐标测量系统的纵轴测量数据进行了温度误差修正,有效地提高了测量精度,降低了温度误差修正后的不确定度,确保了大尺寸高精度测量的实现。     

异步滤波及在组合导航中的应用

本文讨论误差数学模型未知而且测量是在若干个采样周期后才进行一次的滤波估计问题，称此为异步滤波。如在地形匹配惯性组合导航系统中，利用典型地形的识别来判断惯性导航系统的误差，典型地形不是依据时间而是依据典型地形的位置，它不是等时间间隔的，更不是惯性导航系统的采样周期。又因陀螺仪加速度计的误差模型难于准确知道，它常是启动一次变化一次，误差数学模型是不确定的。应用卡尔曼滤波或自适应卡尔曼滤波常皆因数学模型不准而发散，加之测量的不等间隔带来的新困难，异步滤波可解决数学模型不确定和不等间隔测量这个双重困难问题，这是一新型的滤波方法。     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

一种面向运载火箭自动对接的三维测量场构建方法

旋转激光自动经纬仪系统(R-LATs)是一种基于前方角度交汇的分布式大尺寸测量系统。各激光扫描基站的布局位置直接影响着测量区域内的测量精度和应用性能。从测量区域的测量不确定度量化着手,利用蒙特卡罗法获取各点的测量不确定度,以测量区域的最大不确定度作为主要优化目标,利用差分进化算法自动寻优,更简单有效地实现了面向运载火箭自动对接的R-LATs系统布站优化。最后进行了运载火箭对接测量场的实际应用验证。应用结果表明:该方法能有效优化激光扫描基站布局,提高系统测量精度,满足实际应用需求。