UDu~T分解滤波算法及其应用

本文介绍UDU~T 分解滤波算法;用工程师容易理解的方法重新推导时间修正和量测修正滤波公式,并给出标准通用的UDU~T 分解滤波子程序。本算法子程序已实际用于工程估计器中。本算法具有高的数字稳定性。作为UDU~T 分解滤波算法理论和工程应用之间桥梁的本通用标准子程序具有良好性能,使用方便,极易推广应用。     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

一种星敏感器-陀螺组合定姿的实时在轨标定方法

研究了一种星敏感器一陀螺组合定姿方式中的姿态敏感器误差的实时在轨标定方法。首先,选择直观的欧拉角作为姿态描述参数,根据星敏感器和陀螺的测量原理建立星敏感器一陀螺在轨标定的测量方程和状态方程,并以此建立数学模型。其次,采用简单高效的EKF（ExtendedKalmanFilter,扩展卡尔曼滤波）作为估值算法,进行了在轨标定数值仿真。对于航天器姿态定向中出现的姿态角和星敏感器安装角之间的耦合问题,通过在特定姿态通道上施加简单姿态机动实现了解耦。数值结果表明,该实时在轨标定方法,尤其是所提出的姿态角和星敏感器安装角解耦策略,可以实现对航天器姿态的实时精确估计以及对星敏感器安装误差、陀螺常值漂移和相关漂移等误差的实时在轨标定。该方法可用于航天器姿态测量设备的实时在轨标定和航天器姿态的高精度实时确定。     

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.     

Lateral Flight Technical Error Estimation Model for Performance Based Navigation

Flight technical error (FTE) combined with navigation system error (NSE) is the main part of total system error (TSE) in performance based navigation (PBN).The implementation of PBN requires pre-flight prediction and en-route short-term dynamical prediction of the TSE.Once the sum of predicted lateral FTE and NSE is greater than the specified PBN value,the PBN cannot operate.Thus,accurate modeling and thorough analysis of lateral FTE are indispensible.Multiple-input multiple-output (MIMO) lateral track control system of a transport aircraft is designed using linear quadratic Gaussian and loop transfer recovery (LQG/LTR) method,and the lateral FTE of a turbulence disturbed approach operation is analyzed.The error estimation mapping function of latera FTE and its bound estimation algorithm are proposed based on singular value theory.According to the forming mechanism of lateral FTE,the algorithm considers environmental turbulence fluctuation disturbance,aircraft dynamics and control system parameters.Real-data-based Monte-Carlo simulation validates the theoretical analysis of FTE.It also shows that FTE is mainly caused by turbulence fluctuation disturbance when automatic flight control system (AFCS) is engaged and would increase with escalating environmental turbulence intensity.     

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性，其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法，对工程应用有一定的实用价值。     

Indirect search for Dark Matter with H.E.S.S.

Observations of the Galactic center region with the H.E.S.S. telescopes have established the existence of a steady, extended source of gamma-ray emission coinciding with the position of the super massive black hole Sgr A^*. This is a remarkable finding given the expected presence of dense self-annihilating Dark Matter in the Galactic center region. The self-annihilation process is giving rise to gamma-ray production through hadronization including the production of neutral pions which decay into gamma-rays but also through (loop-suppressed) annihilation into final states of almost mono-energetic photons. We study the observed gamma-ray signal (spectrum and shape) from the Galactic center in the context of Dark Matter annihilation and indicate the prospects for further indirect Dark Matter searches with H.E.S.S.     

GKF算法下对机动目标多步预测的误差分析

机动目标运动状态的多步预测是为了更好的为机动目标的跟踪提供数据支持,因此要保证多步预测数据的可用性,需要知道预测的精度,由此要对预测数据做误差分析。本文在对机动目标运动轨迹实施多步预测的基础上分析了多步预测过程中随机误差的传递,以及传递的随机误差对多步预测的影响。仿真结果显示,预测中传递误差方差占预测误差方差的绝大部分,是影响预测精度的最重要因素之一。