GPS相位平滑伪距技术在广域差分定位中的应用

分析了在广域差分GPS定位技术中使用分段平滑滤波器进行载波相位平滑伪距来提高定位精度的实现方法,并针对在平滑技术中出现的周跳问题提出一种使用小波进行探测周跳的方法,用实际的工程算例验证了该方法的可行性和有效性。     

无人驾驶直升机纵向姿态运动的模糊控制研究

介绍了基于模糊逻辑的无人驾驶直升机纵向姿态运动的模糊控制系统设计方法，并根据直升机的飞行控制系统具有快速动态特性的伺服机构的特点，在Ｆｕｚｚｙ控制系统中设置滤波器，平滑控制信号，削弱伺服机构振荡运动，经仿真证明该控制方案是可行的。     

匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

射电天文保护滤波器

本文介绍了射电天文波段保护滤波器,它是一种结构新颖的同轴带阻滤波器。这个滤波器使用了λ/4同轴腔谐振器和外方内圆的传输线。在研制中充分应用了同轴滤波器的设计技术,获得了高阻带衰减、低通带插入损耗的满意的实测结果。     

低频晶体滤波器的设计

主要介绍以19.2kHz为例的低频晶体滤波器设计制造的全过程及如何减小低频晶体滤波器的体积。选用衰减特性比较陡的对称两节差接桥式晶体滤波器电路,保证了19.2kHz低频晶体滤波器矩形系数小。     

计算机辅助的压电振子滤波器综合法设计与分析

本文除了讨论用计算机辅助综合法设计晶体和陶瓷滤波器的程序设计方法外,并提出了桥形滤波器的网络分析电路模型和网络特性的计算机分析程序,这个电路模型和程序适用于所有的桥形晶体和陶瓷滤波器。     

星载测控系统高性能微带滤波器的精确设计

对微带窄带带通滤波器的设计进行了研究。根据工程经验总结了一组实用的计算公式,给出了重要的对应于滤波器中心频率的谐振器长度修正公式;编写了相应的计算机辅助设计程序;给出了两个滤波器计算数据及实测结果。     

VHF／UHF晶体滤波器的进展

简要评述了近几年来VHF/UHF晶体滤波器的进展,讨论了VHF/UHF谐振器的特点、VHF/UHF晶体滤波器的性能,以及SAW晶体滤波器和谐振器性能的比较。     

Freeman链码在CCD输出信号处理中的应用

测量信号噪声数据的处理是仪器仪表设计和生产的必要内容,采用解析几何或者傅立叶变换得到特征频谱来判断一段离散数据曲线上的噪声大小,运算复杂.通过对Freeman方向链码的分析,提出利用Freeman方向链码判断一段曲线上的噪声程度,量化后作为平滑窗口尺寸选择的依据,并在处理线阵CCD输出信号中与固定窗口曲线平滑及FFT数字滤波器进行了比较,证明了其可行性.Freeman链码的应用简化了在单片机编程中使用数字滤波器的大模块的编程,降低编程难度,同时使信号噪声的处理仅仅在数学运算阶段,不引入其他的电路噪声,比以前增加电子元件完成信号处理的方法能更好地抑制噪声.     

21.4MHz系列单片晶体滤波器

详细讨论了21.4MHz系列单片晶体滤波器的基本原理、设计方法、实验结果诸问题。特别是对八极点单片晶体滤波器。论述了不同电极形状和滤波器电气性能之间的关系。     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

平方根滤波算法在传递对准误差评估中的应用

传递对准误差评估,通常需要进行顺序Kalman滤波及逆序平滑处理。在递推处理过程中,系统状态均方误差阵常常失去非负定性而导致滤波发散。将平方根滤波应用于对准误差的评估中,采用平方根滤波和平方根平滑算法进行弹载子惯导系统的传递对准误差评估,能够保证状态均方误差阵的正定性,并且提高了滤波的收敛速度和评估的误差,为传递对准提供了一种有效的误差评估方法。     

基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法

提供了一种基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法。它利用节点自由分布 B样条描述目标运动 ,在最小二乘准则下 ,采用非线性最优化方法 ,搜寻样条的最优节点分布 ,使逼近过程能够实时自适应目标的运动规律 ,提高逼近精度。这种方法即使在目标运动变化剧烈的情况下仍有较好的平滑和微分平滑效果     

基于URD的非线性滤波算法

非线性滤波算法一直是个活跃的研究方向,本文引入数论中的均匀随机设计（URD）,提出了一种URD的非线性滤波算法（URD-KF）,用于处理非线性高斯系统的滤波问题,并从理论上分析了该算法的性能。分析表明,该算法的性能要好于Unscented变换方法。仿真结果也证实了该算法的滤波性能优于UK滤波算法,且在相同滤波性能的前提下,该算法的计算代价要小于PF滤波算法。将该算法应用于Bearing—Only跟踪中,实验结果表明,该算法的性能优于PF。     

基于经验模态分解的点云数据平滑与增强

在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。     

基于模糊神经网络的导弹最优寻的末制导律

提出了一种适用于一类末制导段采用推力矢量控制的新型导弹的模糊神经网络最优寻的末制导律.在制导律设计时不仅要求导弹能量最省,脱靶量最小,同时考虑了推力矢量控制的非线性特点,并且为改善该神经网络系统的学习效果,在学习算法中还引入模糊学习规则.数字仿真表明所提出的模糊神经网络制导律对于机动目标具有较好的攻击能力.     

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.      

基于特征值分解的小天体着陆自主导航系统可观度分析

摘要： 针对非线性导航系统中状态估计可观性与导航精度之间的关系，采用基于误差方差阵特征值分解的可观度分析方法，结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对非线性预测滤波(NPF)算法进行改进，推导改进预测滤波的误差协方差矩阵，并对其进行特征值分解.分析特征值和特征向量与导航精度的关系，以小天体探测器着陆自主导航系统为例进行仿真验证，与EKF导航精度比较的基础上验证改进的NPF算法的有效性和精确性，并分析不同误差因素(模型误差，陀螺噪声，陆标误差)对可观度的影响，为航天器实际过程中自主导航系统的滤波器设计提供参考.     

基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究

针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。