基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。     

地面防天组网异构多源目标信息融合

时间空间配准(也称时间空间一致化),是数据链的关键基础技术之一。为解决作战平台和武器平台基于数据链的多传感器目标信息融合的高精度估计,实现传感器信息为其他运动平台用户所共享,数据链的用户需要统一时间和位置参考点。基于美军LINK16数据链应用的研究,我们主要在算法和工程环境中对实现数据链系统空间配准优化算法进行深入研究,通过半实物仿真环境验证,能够达到工程实用程度。而一般通信系统不考虑时间基准与空间位置的关系,对于高速移动的空中作战平台必然产生很大误差,但对于地面和海面移动平台影响较小。空中作战平台依靠数据链时空配准成为关键技术难点。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

一种单传感器实时系统误差配准算法

针对运动单传感器系统误差配准问题进行了研究,提出了一种基于位置未知固定目标的单传感器实时系统误差配准算法。算法利用传感器对固定目标的两时刻量测值,构建包含传感器系统误差的等效系统状态及其状态方程与量测方程,并基于扩展卡尔曼滤波技术实现了利用位置未知的固定目标对传感器系统误差的实时精确滤波估计。蒙特卡洛仿真结果验证了算法的有效性,具有对系统误差的稳定估计性能、快速的滤波收敛能力、较高的系统误差配准精度以及较强的工程实用性。     

叶片六点优化定位规划技术研究

叶片具有结构复杂、自由曲面多等特点。为解决叶片密集测量数据与其CAD模型的预配准定位问题,提出六点优化定位算法进行预配准。结合六点定位原理与预配准分析技术,在榫头基准面上建立原始坐标系,对六点的主次方向进行定位误差分析配准运算,减小每个测点的误差,使CAD模型与理论模型达到吻合状态,最后完成6个自由度的点分布,得到最终的叶片模型预配准控制点集。避免了ICP算法对大量点云数据处理的繁琐计算,实现了批量叶片在六点优化定位后的密集测点优化预配准,且定位精度均在0.02 mm左右。六点优化定位与典型六点定位进行配准结果对比分析表明,叶片六点优化定位算法预配准精度均在0.02 mm左右,满足叶片模型预配准精度要求。     

考虑半径补偿的三坐标测量数据精确配准方法

叶片模型的配准定位是叶片形状检测分析的一个核心环节,针对涡轮叶片的三坐标测量数据在基于迭代最近点的配准定位中与CAD模型表面点的配准关系不对应的问题,提出一种考虑半径补偿的精确配准方法。在求取配准点集的过程当中考虑到半径补偿,使得测量点集与待配准点集之间的关系相对应,进而获取更高的配准精度。进行基于仿真数据的配准试验及对比,给出了基于实测数据的应用与分析,验证了该方法的精确性与实用性。结果表明,考虑半径补偿的三坐标测量数据精确配准方法是可行的。     

基于不敏变换的动基座传感器偏差估计方法

提出了一种新的基于合作目标的动基座传感器误差绝对配准方法。该方法利用所获得的合作目标位置信息,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立偏差状态方程和测量方程。在此基础上,采用广义最小二乘方法以实现传感器测距误差的估计,不敏滤波的方法则用于实现平台载体的姿态偏差和角度测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法实现简单,收敛速度快,可以实现单部动基座传感器的偏差估计。     

颗粒分布对绕流的影响

通过改进的格子Boltzmann方法对二维单颗粒绕流过程进行数值模拟，获得单颗粒分布在不同位置时出流速度的大小。同时，结合遗传算法与模拟退火算法导出遗传模拟退火算法，并将之用于优化颗粒分布，最终获得出流速度最小的单颗粒分布。所给数值算例验证了方法的有效性和可靠性。     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

中值滤波方法在燃气涡轮传感器数据校正中的应用研究

分析了发动机测量信号滤波需求,设计了针对传感器数据校正的中值滤波器和快速算法,给出了模拟发动机故障和变工况试验情况下的传感器输出,给出了滤波比较研究结果。数值实验和实际应用于涡轮试验测量数据滤波的结果表明,中值滤波器对于脉冲噪声可以完全剔除,对随机噪声也具有较好的抑制效果,并能够较好保持信号中的陡峭边沿等趋势成份。      

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

VS-CMA盲均衡算法在短波数据通信中的应用研究

在美军标MIL-STD-188-110B基础上,改进短波（HF）数据通信发送端数据流结构,以便接收端对信号进行盲均衡处理。基于8PSK调制信号的峰度为恒定值的统计特性,提出采用均衡输出信号的峰度与理想信号的峰度差异,以调整恒模算法（CMA）的步长因子;并针对国际电联推荐的短波信道参数,进行了算法的性能仿真。仿真分析表明该算法对慢衰落的短波信道具有较好的均衡效果,对快衰落信道的均衡能力有限;应对快速衰落信道,算法还有待进一步改进。     

航空装备现场数据可靠性评估方法有效性分析

针对航空高可靠性产品现场故障数据样本量小和经常出现数据删失的问题,分析了平均秩次法与期望-极大值（EM）算法的有效性,给出了这两种方法的适用范围。应用蒙特卡罗仿真方法,在考虑维修的情况下,设计了一种评定可靠性评估方法有效性的仿真方法。该方法以威布尔分布为例,通过飞行年、飞机架数、日利用率的动态变化来模拟产生具有随机删失特点的航空装备现场故障数据,以此来动态驱动样本量和删失比的变化,并分别评估这两种可靠性评估方法的有效性。仿真结果表明,在样本量为10~30时的小样本随机删失数据参数估计中,EM算法应该被优先采用。     

基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术

为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。     

一种SAR原始数据压缩新算法

 由于合成孔径雷达（SAR）原始数据的相关性很低，直接压缩原始数据是比较困难的。因此提出一种新算法，先对SAR原始数据做距离聚焦处理，使其在方位向具有较强的相关性，再沿方位向做线性预测，并对预测差值系列做块自适应量化。实验表明，在相同比特率条件下，该算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比块自适应量化(BAQ)算法高，计算量远小于有关文献给出的距离聚焦后的压缩方法，具有一定实用价值。