基于两步最小二乘定位的偏差改进算法

针对传统最小二乘(LS)定位算法在噪声较大时会出现有偏估计的问题。首先详细推导了传统两步最小二乘算法在时差角度联合定位场景下的理论偏差,给出了出现偏差的原因;其次对误差均值加入二次约束条件,提出一种基于时差角度联合定位的改进算法,并详细推导新算法的理论偏差以及均方误差。相比于其他加限制条件的方法,新算法能有效降低估计偏差,另外由于其不需要进行特征值分解且能得到闭式解,计算复杂度较小。仿真结果表明,新算法在保持原有均方误差(MSE)的前提下能显著降低估计偏差,其定位偏差与最大似然估计器相当。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪

系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

传感器位置误差条件下的约束总体最小二乘时差定位算法

 现代定位系统中,传感器往往被安放在运动平台上,其位置无法精确得知,存在估计误差,将严重影响对目标的定位精度。针对这一问题,提出基于约束总体最小二乘(CTLS)的到达时差(TDOA)定位算法。首先通过引入中间变量,将非线性TDOA定位方程转化为伪线性方程,再利用CTLS技术,全面考虑伪线性方程所有系数中的噪声。在此基础上推导了定位方程的目标函数,再根据牛顿迭代方法,进行数值迭代,快速得到精确解。采用一阶小噪声扰动分析方法,对该算法的理论性能进行了分析,证明了算法的无偏性和逼近克拉美-罗下限(CRLB)。仿真实验表明,该算法克服了现有总体最小二乘(TLS)算法不能达到CRLB、两步加权最小二乘(two-step WLS)算法在较高噪声时性能发散的缺陷,在较高噪声时定位精度仍然能达到CRLB。     

基于遗传算法和最小二乘法的曲面匹配

 针对基于最小二乘法的 ICP曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题,提出一种改进算法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值,利用 ICP算法匹配结果构造偏差阈值,以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理,消除局部大变形影响,获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算,从而获得理想的匹配结果。试验表明,该准则对局部大变形的处理效果优于常规的最小二乘 ICP曲面匹配算法。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪简

 系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

基于复合优化的航空发动机模型参数估计

本文提出了一种复合优化方法,用于发动机多变量,状态空间模型的时域辨识。优化中粒子群优化算法和最小二乘优化算法按照“串联”方式运行。粒子群优化从一个初始种群出发,通过进化来搜索最优解。然而有些时候,粒子群算法会陷入次优解。那么最小二乘优化算法就可以从粒子群的次优解出发,通过共轭梯度法获得问题的最优解。本方法适用于待估计参数较多,且参数变化范围大的高阶多变量系统。本文将复合优化算法用于4输入4输出状态变量模型参数的估计。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

导航问题求解算法中的扰动估算法

本文提出了一种研究线性算法中扰动的方法。许多宇宙飞行保障问题的求解都是线性算法,例如轨道测量数据处理的算法。为了阐明这种方法,对用最小二乘法求得的线性方程组的解的扰动进行了研究。     

双机协同无源定位算法

相较于有源定位,只能利用到达角(Angle of Arrival,AOA)的双机协同无源定位对目标的观测维度很低,这会导致对目标的定位精度低或迭代收敛速度慢等问题发生。对此,利用有限的测量值研究更优秀的算法以提高定位精度具有实际意义。首先,介绍了普通最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法 3种基于最小二乘算法的定位算法;然后,介绍了高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method,GNIM)和加权工具变量伪线性估计法 (Weighted Instrumental Variable Pseudolinear Estimation Method,WIVPLE)2种基于最大似然估计的定位算法;最后,使用蒙特卡洛法在不同误差条件和几何构型下对这些算法的定位精度进行仿真实验。     

传感器参数误差下的运动目标TDOA/FDOA无源定位算法

在运动目标无源定位系统中，许多算法的前提是精确已知传感器的位置以及速度，但实际情况下可利用的传感器的参数均会存在一些噪声扰动。针对这一问题，提出一种改进的两步加权最小二乘（TSWLS）时差（TDOA）与频差（FDOA）定位算法。该算法是一种闭式算法并且分为2步。第1步与经典的两步加权最小二乘算法相同，第2步进一步研究了额外变量与目标参数之间的关系并且建立了新的矩阵方程。随后，利用加权最小二乘技术给出了最终解。理论分析证明了在测量噪声较小时该算法能够达到克拉美罗界（CRLB）。所提算法具有计算复杂度低，实时性高的优点；另外，经过适当的维度调整，该算法同样适用于对多非相交源进行定位求解。计算机仿真进一步证明了理论分析的正确性。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

递推阻尼最小二乘法及其在火控系统中的应用

由于火控系统误差模型未知且稳定性较差,采用Kalman滤波实现滤波时,其滤波特性较差;而此时最小二乘法是实际工程应用中的常用方法,但是容易产生参数爆发现象。文中提出了一种基于多输入-多输出(MI-MO)系统的递推阻尼最小二乘法,将其应用到火控滤波系统中。仿真结果表明,利用递推阻尼最小二乘法能达到递推最小二乘法同样的精度,且能明显抑制参数爆发现象,达到良好的滤波效果。     

一种特殊白化滤波器的广义最小二乘法

 本文提出一种采用特殊白化滤波器的广义最小二乘法,简记为GLS（SF）。这种算法中不需要单独估计白化滤波器的阶次及参数,只需迭代估计模型参数,算法简单,准确度和收敛性也较好。对于输入噪声较小、输出端测量噪声近似白噪声的系统来说,文中证明,用此算法所得模型输出与系统输出观测值之误差平方和最小。文中给出几个实际动态校准中建立动态数学模型的例子。     

一种联合估计的有源校正高精度测向算法

针对存在系统误差的阵列模型,提出了一种有源标校下的联合估计测向算法。该算法把误差矩阵估计转化为误差系数估计,并采用到达角精确已知的源信号进行标校,在此基础上使用最小二乘法联合估计幅相不一致误差系数和互耦误差系数,最后使用结合误差矩阵的MUSIC算法测量信号的到达角。仿真表明,该算法仅需要3个标校源,其精度相比于无阵列误差情况下降0.05°,具有较好的工程可实现性。     

自旋稳定卫星姿态参数递推容错LS估计

准确计算自旋稳定卫星姿态参数是正确实施姿态控制的前提。本文基于最小二乘（LS）理论，建立了在线计算卫星姿态参数的一组具有容错功能的递推LS算法，简要论证了该算法具备良好的统计最优性质。     

基于Viterbi算法的扩频码与信息序列联合估计

针对短码DSSS（Direct Sequence Spread Spectrum,直接序列扩频）信号扩频码MLE（Maximum Likelihood Estimation,最大似然估计）问题,提出了一种基于Viterbi算法的扩频码搜索方法,并将其应用到同步CDMA（Code Division Multiple Access,码分多址）信号的扩频码估计中.该算法利用了扩频码码元为±1的先验知识,以向量的2-范数平方或1-范数作为度量值;每次判决扩频码码元时,计算2条可能路径的度量值,并选择使度量值最大的那条路径作为幸存路径,最终的幸存路径即为估计的扩频码;所提算法不仅计算复杂度低,而且能同时估计扩频信号的扩频码和信息序列.仿真实验表明,本算法在低信噪比时同样具有较好的性能.     

悬丝支承型加速度计静态温度模型辨识及温度补偿方法研究

为了消除环境温度变化对悬丝支承型加速度计精度的影响,采用最小二乘法拟合建立了-50～68℃温度范围内加速度计模型系数零偏K0和标度因数K1的温度模型。由TMS320F2812 DSP和测温模块LM47172组成的硬件系统,根据温度模型对加速度计输出进行补偿后,加速度计输出的拟合均方根误差保持在10-4g数量级以内,比未采用温度补偿时提高了一个数量级,补偿效果明显。     

一种LS估计的偏差补偿方法

本文提出了一种对噪声系统模型A(z^-1)y（k）=B(z^-1)u（k）+A(z^-1)ε（k）LS估计的偏差补偿方法。仿真结果表明,以补偿后的参数估值作广义最小二乘法的初值,可以得到更好的结果。     

基于GWO-TVF-EMD方法的行星齿轮箱齿面剥落故障诊断

针对时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）方法的不足之处,将样本熵作为适应度函数,采用灰狼优化（GWO）算法对带宽阈值和B样条阶数核心参数进行寻优,得到最优组合解,对不同的故障冲击试验振动信号进行分解。对本征模态函数（IMF）分量选取过程进行优化,采用多个加权指标对所有IMF分量进行计算,最终选取最优IMF分量,再通过包络谱分析提取出行星轮齿面剥落故障特征。在行星齿轮箱故障试验中,利用方均根法对剥落故障进行初步识别,根据GWO-TVF-EMD法分解得到各剥落故障信号最优IMF分量,使用包络谱分析明显判断出行星齿轮的故障频率。该方法能够提取3种不同程度齿面剥落故障的细节特征,理论值与实际值的相对误差为1.68%。