一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究，主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标，而在实际应用中目标常常是机动的。由此，提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法，它不需要假定目标的机动加速度模型，而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声，从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决，不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响，而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较，仿真结果验证了提出算法的优越性。     

分布式航天器相对轨道确定方法

根据航天器相对运动的C-W-Hill方程建立的动态模型,以及基于无线电测量方案建立的相对距离观测模型,提出了一种用扩展卡尔曼滤波(EKF)确定分布式航天器相对轨道的方法。用STK、Matlab软件进行的仿真验证结果表明,该方法可确定分布式航天器相对位置和相对速度,所获解的精度较高。     

基于遥测信号的小波变换与数字滤波联合滤波方法研究

为了弥补数字滤波器不能滤除遥测信号通带内噪声的不足,提出小波变换与数字滤波联合滤波的方法。重点讨论数字滤波器的选择、小波滤波分解级数的确定和小波消噪中阈值的选择。将该方法应用于遥测信号滤波,取得了较好的效果。     

基于支持向量机的惯导初始对准系统

针对平台式惯导系统的初始对准 ,提出了基于支持向量机 (SVM)网络的滤波器 ,并将其用于惯导初始对准中 ,代替初始对准系统中的闭环Kalman滤波器 ,可以确保系统的误差状态始终为小量 ,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能 ,并将其与神经网络滤波器、闭环Kalman滤波器进行对比。仿真结果表明 ,采用SVM网络滤波器简化了系统运算的代数结构 ,提高了系统状态估值运算的实时性 ,而对准系统的精度又与采用闭环Kalman滤波器的精度相当 ,并且SVM网络克服了神经网络的不足。     

基于UKF的深空探测光学自主导航方法

光学自主导航方法将成为未来深空探测广泛应用的导航方式。在建立探测器的光学自主导航系统的状态方程和量测方程基础上,针对“深空一号”探测器飞行中采用批处理最小二乘滤波方法存在的不足,提出了基于UKF滤波的光学自主导航方法。仿真结果表明:UKF方法不仅导航精度高,而且需要的导航小行星的数目远少于批处理最小二乘方法所需的数目。     

同步与数据缓冲系统的同步定时器

同步定时器是ＣＤＡＳＳ／ＤＢ系统的重要部件。它用高精度数字锁相环，精确地恢复地球同步气象卫星采集的原始云图数据的同步基准信息。数字锁相环由用高速器件组成的相位比较器和用计算机软件实现的滤波器构成，采用标准频率计数方式，完成对模拟太阳（ＳＰ）和数字太阳（ＳＳＤ）的锁相及卫星上时钟频率测量等任务。     

导弹飞行试验多站测量定轨的自适应滤波方法

运用自适应滤波方法研究导弹飞行试验多站测量定轨问题。充分考虑导弹飞行的动力学模型所提供的信息，对加速度随机干扰的统计特性以及测量设备的系统误差进行自适应补偿，从而获得高精度的弹道估计。计算结果表明，这种飞行状态估计与测量设备系统误差估计交互进行、互相补偿的方法，在数据处理过程中效果是明显的。     

利用雷达测高仪的卫星自主定轨

提出了利用星上雷达测高仪及星敏感器进行卫星自主定轨的基本方法。研究了地球海平面模型的重要性，提出了对测高仪测量数据处理的简明算法，利用滤波定轨算法，明显提高自主定轨的精度，数学仿真表明自主定轨精度可达１００米。     

箭载捷联惯性导航系统初始对准技术研究

为同时提高运载火箭捷联惯导系统(SINS)的对准精度、缩短对准时间，采取经典的粗对准与精对准两步对准法。在粗对准阶段，由惯性仪表的测量信息解析计算惯测组合坐标系到数学平台系的角位置关系，建立初始方向余弦矩阵Cb^n；在精对准阶段，采用四元数法推导出激光陀螺SINS数学平台角误差和速度误差方程。并以此建立初始对准误差模型，采用卡尔曼滤波(KF)进行精对准。数字仿真结果表明该模型有效，能满足初始对准精度和对准时间的要求。     

基于陀螺和四元数的EKF卫星姿态确定算法

为保证卫星姿态确定的高精度，利用星敏感器提供的姿态四元数，结合扩展卡尔曼滤波（EKF）对陀螺漂移和安装误差进行实时补偿。建立了滤波器数学模型，并通过数学仿真获得了算法的理论精度，同时分析了星敏感器安装误差对姿态确定的影响。