最小二乘一阶 二阶微分与滤波估计递推算法及其应用

讨论了目标信息探测处理中所应用的最小二乘一阶、二阶微分与滤波估计同时进行的递推算法,以及相应数据野值剔点处理方法.所述方法同样适用于其他工程领域中数据、信息的滤波或微分滤波.     

红外扫描过采样系统点目标亚像元定位与灰度提取方法研究

为提高系统的目标测向精度,对一种红外扫描过采样系统对远距点目标亚像元定位和灰度提取方法进行了研究。根据扫描过采样成像特点和模型,给出了基于重心法和最小二乘量子粒子群优化(LS-QPSO)两种过采样点目标亚像元定位技术。前者直接求解过采样图像目标像斑的灰度加权重心,用于点目标亚像元定位;后者基于最小二乘准则建立点目标定位和灰度估计目标函数,引入量子粒子群优化算法求解高维非线性目标函数最优化,同时实现点目标亚像元位置和灰度估计。对LS-QPSO方法进行拓展以满足对多个邻近点目标分辨需求。仿真结果表明:过采样体制能实现对点目标的亚像元定位;两种方法均能实现对单个点目标的亚像元定位,LS-QPSO性能更优;拓展后的LS-QPSO能实现对邻近多目标的分辨。     

反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术

本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
     

基于相关匹配的弹道中段目标章动角估计

章动角是弹道中段目标的重要进动特征,可用于识别弹头和诱饵。首先提出了基于相关匹配的章动角估计方法,将观测的目标雷达截面积（RCS）序列与不同参数下的RCS序列模板进行相关匹配,搜索匹配函数的最大值,从而得到章动角的估计值。然后给出了具体的实现算法,将初始时刻的采样间隔设置为脉冲重复周期（PRI）的整数倍或1/K（K为整数,且K≥2）,在此基础上减少了匹配函数的计算量,并且可通过单层或多层相关匹配来估计章动角。仿真结果表明,由于RCS测量存在系统误差,相关匹配的章动角估计性能远优于最小二乘匹配。同时分析了全姿态RCS数据的角度采样间隔对相关匹配估计性能的影响。最后比较了多层相关匹配和单层相关匹配的估计性能和计算量。     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

基于半参数建模的弹道目标实时滤波

设计弹道目标的实时跟踪滤波器时,精确的动态建模和测量系统误差自校准是提高滤波精度的重要手段。基于补偿最小二乘原理和Tikhonov正则化定理,将难于参数化的复杂运动成分和测量系统误差表示为非参数分量,建立了基于半参数化建模的弹道递推模型和实时滤波算法,并详细设计了半参数建模时所需的光滑因子、正则化矩阵和窗口宽度等建模参数的在线选取方法。仿真实验和实际数据的计算结果表明,非参数成分可以有效地补偿状态模型误差,且可在线校准测量系统误差,显著改善弹道估计精度。算法已初步应用于实际飞行任务,其中的递推建模方法和参数选择策略对其它实时滤波器的设计同样有参考价值。     

利用小行星测量信息的深空探测器自主导航算法研究

提出一种利用小行星图像信息的深空探测转移轨道段自主光学导航算法.该算法首先利用导航敏感器获取含有恒星背景的多颗小行星的图像;然后通过图像处理,提取出小行星和恒星中心点对应的像素;最后利用小行星和恒星中心点的像素、探测器的惯性姿态和观测时刻的小行星星历等信息,通过引入Unscented变换的批处理最小二乘滤波估计探测器的位置和速度.以"深空一号"探测器飞行轨道为例进行数学仿真,结果表明该算法导航精度优于"深空一号"应用的批处理最小二乘滤波.     

基于多时刻时差的三星时差定位跟踪算法

对于高海拔目标,引入地球椭球模型会产生很大的系统误差,三星座时差定位算法只能采用两路时差信息作为观测向量。因此,传统的时差定位方法具有一定的局限性。提出了一种利用不同时刻时差信息的三星座时差滤波算法,利用不敏卡尔曼滤波(UKF)对不同时刻时差信息进行滤波估计静止目标位置。仿真表明该滤波方法相对于三星座时差滤波算法来说跟踪性能更好。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。     

一种高低轨卫星联合到达时间被动定位技术

针对高低轨卫星被动定位情况下时钟同步精度很难满足定位精度需求的问题,综合考虑卫星系统误差,建立了兼顾目标位置坐标和未知传输时间的加权最小二乘定位方程,采用变换测量模型,引入半正定松弛算法将传统加权最小二乘问题松弛为半正定规划(SDP)问题,并证明该半正定松弛过程总是紧的,保证原始问题最优解.同时,将目标运动速度在较短观...     

Regularized robust filter for attitude determination system with relative installation error of star trackers

As one of the most critical issues for high-accuracy satellite attitude determination, the relative installation error of star tracker usually leads to inconsistency of the output attitude information. In this paper, an approach named regularized robust filter algorithm is proposed to control the relative installation error of star tracker in the attitude measurement data. Based on the uncertainty model established for the attitude measurement system, the weighted least square solution is presented and the regularized robust filter is deduced firstly. The algorithm parameters are then optimized with the design indices in order to minimize the upper boundary for the variance of the estimated error. Compared with the traditional Kalman filter, the regularized robust filter takes into consideration the effects of model uncertainty, which can be used to optimize the filter parameters during its design stage. Thus, the information of both the system model and the measurement data can be applied effectively. Moreover, the existence conditions need not be validated in the proposed filter algorithm, which is convenient for on-orbit application. Finally, simulation results demonstrate the validity and efficiency of the proposed method. The relative installation error of attitude determination is mostly reduced and the estimation precision is improved greatly.     

固体火箭发动机随机药柱结构分析参数的灵敏度研究

基于粘弹性随机有限元法(VSFEM)和多项式回归模型,分析了固体火箭发动机药柱结构的随机参数灵敏度。首先以近似不可压缩粘弹性有限元法为基础,结合Latin超立方抽样(LHS)技术获取多组输入、输出随机变量,然后采用多项式回归模型表示输入、输出随机变量之间的函数关系,利用最小二乘法估计多项式的各项系数,进而通过随机响应的显式表达式对药柱结构随机参数灵敏度进行了分析。所得结论可为固体火箭发动机工程设计提供参考。     

基于变步长LMS算法的IMU信号降噪研究

针对遥测系统小型化惯性测量单元惯性敏感元件精度较低,随机噪声较大的情况,研究基于变步长LMS自适应滤波技术的IMU信号实时降噪问题。算法通过实时递推得到失调误差和输入信号的互相关系数估值,利用估值实现算法的变步长控制,克服了固定步长NLMS滤波在收敛速度、跟踪能力和稳态精度之间的矛盾,具有收敛速度快、稳态精度高、动态信号随机噪声抑制能力强的优点。实验表明,变步长LMS自适应滤波技术可有效降低IMU信号的随机噪声,为遥测系统测量精度的提高提供技术支撑。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

小型辐射定标光学系统的光机热集成分析

卫星遥感器辐射定标光机系统在模拟空间环境下的热学光学特性会影响辐射定标试验的精度。文章针对离轴抛物镜和辅助平面反射镜组成的小型定标光学系统,利用光机热集成分析技术建立其有限元模型,在模拟空间环境下进行热变形分析;选用在单位圆内正交的Zernike多项式作为基底函数,采用最小二乘法完成了离轴抛物镜面形的拟合;将相关数据读入光学软件,分析了该系统在模拟空间环境下的像质变化。结果表明:温度梯度对定标光机系统的影响主要表现在光学平台的刚性位移,对抛物镜面形影响非常小,光学系统像质变化量约为λ/37。最后,通过与刀口仪法的像质原位测量结果对比,证明了光机热集成分析结果的准确性。     

景象匹配辅助导航系统中的精确图象匹配算法研究

景象匹配辅助导航系统需要在获取飞行器位置偏差的同时获取飞行器相对预定航迹的航向偏差，即获取实测图相对于参考图之间的旋转变换参数。为此，将最小二乘原理引入景象匹配辅助导航系统以获取图象匹配时的旋转变换参数。由于最小二乘原理只能用于一一对应点集的匹配，为此，在给出实时确定图象特征点集一一对应关系方法的基础上引入了最小二乘原理以计算该图象一一对应点集之间的最优相似变换参数，从而构成了应用于景象匹配辅助导航系统的精确图象匹配算法。仿真结果表明，本文研究的精确图象匹配算法在对50个一一对应点对匹配时可以在0．1秒以内完成，且相似参数计算准确，满足了景象匹配辅助导航系统对图象匹配算法准确性和实时性的性能要求。     

一种改进的系统偏差估计算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,用以准确地估计和消除系统偏差。实时质量控制RTQC算法是一种经典的配准算法,但是该算法提出时并没有考虑随机量测误差对配准性能的影响,现对这一问题进行了分析,在其基础上构造了一种关于量测和系统偏差的线性模型。然后根据这一线性模型提出了一种改进的基于广义最小二乘的误差配准算法,并对算法的性能进行了比较和分析。仿真结果表明,本文提出的算法能有效地进行误差配准。     

预报误差法在伺服系统时域辨识中的应用与实现

介绍了系统辨识中的预报误差法的基本原理,设计了一种简洁通用的软硬件辨识平台。成功地应用预报误差的辨识方法对一个实际的中功率雷达伺服系统实现了时域辨识,得到了该伺服系统比较准确的模型。将辨识结果与一般最小二乘法的辨识结果进行了比较,发现此辨识方法在抑制噪声方面有很大的改进。     

多项式非中心微分平滑

本文给出了多项式微分平滑速度输出方差比的精确表达式及截断误差上界的一个较为准确的估计；提出了采用奇次多项式进行非中心输出的微分平滑方法；在同时考虑截断误差与方差比的情况下，得到了最佳滤波，并进行了实算检验。     

基于最小二乘支持向量机的工具误差分离与折合

制导工具误差分离与折合是导弹精度评定中的重要问题,提出了利用支持向量机方法获得工具误差系数估计和进行弹道误差折合的新方法,由于支持向量机综合考虑了结构风险和经验风险,使得模型的泛化能力增强。仿真计算表明,与最小二乘和主成分方法相比,最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。