航天靶场外测数据野值点的准实时诊断方法研究

野值点的检测与诊断在航天测控工程中有重要意义。本文根据测量数据序列容错滤波技术,建立了三组不但能用于事后高精度处理也可实时在线处理的野值点检测方法。仿真计算结果证实,这些方法不但能以100％准确率检出采样序列中孤立型的野值点,还可快速有效地检出存在于序列中的各野值斑点,准确率达到98％以上(与斑点长度和滑动窗长度有关)。     

航天靶场外测数据野值点的准实时诊断方法研究

野值点的检测与诊断在航天器测控工程中有重要意义。本文根据测量数据序列容错滤波技术，建立了三组不但能用于事后高精度处理也可实时在线处理的野值点检测方法。仿真计算结果证实，这些方法不但能以１００％准确率检出采样序列中孤立型的野值点，还可快速有效地检出存在于序列中的各野值斑点，准确率达到９８％以上（与斑点长度和滑动窗工度有关）。     

多模算法在纯方位被动定位中的应用

在被动定位中,初始状态值不能精确得到,其设定误差一般较大,从而影响滤波收敛速度和精度.为解决这一问题,采用了多模型滤波方法,多个滤波器分别在不同的初始条件下同时滤波,实时计算各滤波器的加权值,然后进行数据互联.理论分析和仿真结果表明,应用这一方法,收敛速度和精度得到改善,提高了算法的适应性.     

基于新息正交性的Kalman滤波抗野值法在POS中的应用

 针对位置姿态系统（POS）应用中全球定位系统（GPS）野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波（KF）抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。     

利用二次型实时剔除雷达数据中野值的方法

实时剔除雷达测量数据中的野值对于提高目标轨迹精度具有重要意义。文中分析了一种利用残差和误差相关矩阵构造二次型作为判定野值的方法,并给出了这种方法的实现思路和仿真结果,指明了该方法可推广应用的领域。     

基于最小二乘B样条逼近的观测数据野值剔除方法

本文提出了一种适用于弹道观测数据野值剔除的方法。该方法以最小二乘B样条逼近算法为基础，用拟合残差构造加权序列并通过迭代得到B样条系数的稳键估计，对各观测值与拟合值进行比较时在3σ准则的基础上引入偏度分析方法，以确保正确识别出观测数据中的野值，并以拟合值替代之。     

单天基平台测向的空间非合作目标跟踪

针对仅含角度测量信息的单个天基平台可观测性较弱的问题,提出了一种含脉冲机动检测的空间非合作目标跟踪算法,并设计了非合作目标实时跟踪数据处理流程.该算法利用抗差估计技术和UKF（Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波）算法构造目标跟踪滤波器,并综合残差多项式拟合和新息分布特征等方法实现目标机动检测,在天基平台观测信息类型有限和观测几何较差的情况下,可以同时排除孤立野值和成片测量野值的影响,实现非合作机动目标的连续稳定跟踪.数值实验验证了算法的可行性和有效性,也表明了跟踪精度和可靠性与测量精度密切相关.     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于加权网格的GPS快速静态定位方法

针对野外作业对GPS（全球定位系统）快速静态定位的实际需求提出了一种解决方法,该方法不需要进行数据预处理,只需依据DOP（精度几何因子）与定位误差之间的关系及定位点密度与真值可能位置之间的关系计算加权值,并通过加权网格快速求取GPS静态定位点。实际数据测试表明,该方法计算结果优于平均值结果及单一DOP权值和密度权值结果,该方法具有较高的精度和较强的稳定性,并具有准实时的处理时效。     

多传感器数据融合方法在加力燃烧室试验中的应用研究

在航空发动机加力燃烧室试验中,为实现同一截面真实气流状态参数的多传感器精确测量,提出了1种多传感器数据融合方法。该方法运用格拉布斯准则剔除多传感器测量数据中的无效数据,运用方差自适应加权融合方法对有效数据进行融合计算并获取真实参数,并分别利用算术平均值方法和自适应加权融合方法对试验数据进行处理分析。结果表明:通过多传感器融合方法获取的数据均方差明显优于算术平均值方法获取的方差,具有更高的测试精度和可靠性。     

A distributed approach for lidar-based relative state estimation of multi-UAV in GPS-denied environments

In this paper, we present a distributed framework for the lidar-based relative state estimator which achieves highly accurate, real-time trajectory estimation of multiple Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) in GPS-denied environments. The system builds atop a factor graph, and only onboard sensors and computing power are utilized. Benefiting from the keyframe strategy, each UAV performs relative state estimation individually and broadcasts very partial information without exchanging raw data. The com...     

基于ACARS的飞机航迹实时安全监控技术

首先简述TACARS系统的定义和特点,然后通过试验找到一种合适的航迹数据预测方法,接着用该方法预测航迹数据,最后提出一种符合实时安全监控要求的航迹数据预测算法.试验结果表明基于三次样条的航迹预测方法具有很高的精度和较强的工程实用价值.     

基于多维航迹特征的异常行为检测方法

在信息融合领域,利用数据挖掘中的异常检测技术,可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为。现有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常,没有充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向等多维特征,在挖掘目标的异常行为时具有局限性。通过定义多因素定向Hausdorff距离和构造多维度局部异常因子,提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法,通过对多维航迹数据的异常检测,实现对目标异常行为的挖掘。在仿真军事场景和真实的民用场景上进行了实验分析,所提方法都能有效的检测出目标的异常行为。     

PI实时数据库数据流算法

研究PI实时数据库的实现,包括PI对源数据入库的预处理以及压缩方法。通过结果对比可以得出,经过PI数据流算法处理后,既保证数据的关键信息不致丢失,同时保证数据的可靠性和高效性。     

An intelligent target detection method of UAV swarms based on improved KM algorithm

Complete and efficient detection of unknown targets is the most popular application of UAV swarms. Under most situations, targets have directional characteristics so that they can only be successfully detected within specific angles. In such cases, how to coordinate UAVs and allocate optimal paths for them to efficiently detect all the targets is the primary issue to be solved. In this paper, an intelligent target detection method is proposed for UAV swarms to achieve real-time detection requirements. First, a target-feature-information-based disintegration method is built up to divide the search space into a set of cubes. Theoretically, when the cubes are traversed, all the targets can be detected. Then, a Kuhn-Munkres (KM)-algorithm-based path planning method is proposed for UAVs to traverse the cubes. Finally, to further improve search efficiency, a 3D real-time probability map is established over the search space which estimates the possibility of detecting new targets at each point. This map is adopted to modify the weights in KM algorithm, thereby optimizing the UAVs’ paths during the search process. Simulation results show that with the proposed method, all targets, with detection angle limitations, can be found by UAVs. Moreover, by implementing the 3D probability map, the search efficiency is improved by 23.4%–78.1%.     

基于划分检测模型的终端区异常轨迹检测方法

针对异常轨迹对轨迹聚类效果的影响以及给进离场程序管制适用性的量化分析提供分析数据的考虑，在结合数据挖掘中异常检测理论的基础上，利用划分检测框架及将距离和密度结合起来，设计了一种有效检测算法，运用到终端区飞行轨迹的异常检测当中，检测出飞行轨迹中的异常轨迹，从而改善轨迹的聚类效果。实例仿真结果表明：方法可以准确地检测出异常轨迹。     

带落角约束的虚拟目标实时轨迹生成算法

针对导弹带落角约束条件打击目标的要求,在纵向平面内,根据导弹和目标的实时运动轨迹,提出了一种虚拟目标实时轨迹生成算法,并且给出了该算法中所需要的目标实时位置信息的估算方法.仿真结果表明,以该算法得出的虚拟目标轨迹作为导弹的跟踪对象,采用变结构导引律能满足落角约束条件,并且能够提供很高的命中精度,从而证明了该算法的正确性和有效性,为带落角约束条件打击目标提供了一种新的思路和途径.     

三自由度柔性并联机器人运动参数检测系统开发

以线尺传感器为采集单元,以RTLinux为开发平台,建立了平面三自由度柔性并联机器人运动参数检测系统,实现了机器人动平台运动位姿的实时获取。设计并完成了柔性系统下的高速、高加速轨迹实验,通过实验结果与仿真结果的对比,表明该检测系统实时性强,可靠性高,可以为平面三自由度柔性并联机器人全闭环实时控制提供支持。     

基于频谱法与神经网络的航空起动发电机的故障检测与诊断

应用频谱法对航空直流起动发电机发电状态进行故障检测与诊断。采用对电机的电枢纹波电流信号进行频谱分析,提取该信号在频率域特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障检测与诊断的目的。电机故障实验和分析表明,与常规方法相比,频谱分析与神经网络相结合的方法进行实时检测和诊断具有简单、有效等优点。     

时空关联多跟踪剔除的多源数据融合方法

随着网络信息共享技术的深入发展,多源异构数据将是未来数据融合的主要信息源,这种数据融合表现出跨平台、跨军种、跨领域等特征,对多源异构数据关联与融合提出了新要求。针对特定场景敏感区域内有限多目标的探测问题,结合一体化作战数据融合的数据滤波、空时配准、航迹关联与建立、多目标跟踪等方面,提出了时空关联多跟踪剔除的数据融合方法,并从数据滤波、航迹关联与融合、时空关联多跟踪剔除以及融合数据“簇”等方面重点研究了所提出的数据融合方法。距离波门拖引干扰和牵引干扰的对抗仿真试验表明,所提方法具有一定应用价值。