基于递推更新卡尔曼滤波的磁偶极子目标跟踪

针对磁性目标跟踪问题,以磁偶极子等效场源模型为基础,建立磁性目标跟踪的离散状态空间模型,将磁偶极子目标实时跟踪问题转化为状态空间模型的滤波估值问题。针对磁性目标初始条件难以获得且现有卡尔曼类滤波算法在大初始误差条件下容易出现发散的问题,提出一种递推观测更新的卡尔曼滤波算法,将现有的一步观测更新描述为递推更新过程,等效降低大初始误差带来的大非线性误差。仿真与实测数据测试结果表明,本文算法具有良好的精度和收敛性,能够有效抑制磁偶极子跟踪中由于大初始误差导致的滤波发散,适于实际应用。     

振动监测与故障诊断技术在“风云二号” 扫描辐射计中的应用

转动部件的状态监测和故障诊断有多种方法,其中振动诊断技术在被诊断系统的信号采集、数据处理、故障识别和诊断中显示出简便可靠的优越性,尤其适用于不停机在线监测和诊断报警。“风云二号”扫描辐射计由于其特征频率为较高的67 Hz与200 Hz,尤其适用于通过测量加速度来监测状态和诊断故障。振动诊断技术将为确保卫星的长寿命和高可靠提供有力保障。     

基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律

针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律（RTPN）制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。     

基于自适应阈值的粒子滤波非线性系统故障诊断

针对实际非线性系统传统方法难以实现可靠故障诊断的问题,采用粒子滤波算法,利用对数似然函数和作为评价指标,并借助自适应阈值的设计,研究了非线性非高斯系统的故障检测和故障隔离。阈值的选取,是准确判别系统是否发生故障的标准,本文通过分析非线性系统残差的统计特性,在判定残差统计特性成正态分布的基础上,设计了一种基于粒子滤波故障诊断的自适应阈值方法,减少了故障诊断的漏报和误报。通过非恒温连续搅拌水箱式反应堆的仿真实例,验证了该方法在故障诊断中的准确性和有效性。      

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

基于Kalman滤波的GPS/INS接收机自适应干扰抑制方法

 考虑到惯导信息辅助GPS(GPS/INS)接收机对干扰抑制实时性的要求,提出一种基于Kalman滤波的GPS/INS接收机自适应干扰抑制方法。自适应广义旁瓣相消(GSC)多采用低复杂度最小均方(LMS)算法更新权矢量,收敛速率较低,严重时会导致接收机定位中断。首先利用Householder变换构建GSC下支路的阻塞矩阵,用于阻塞任意二维阵型阵列接收的期望信号;再用Kalman滤波自适应更新下支路权矢量,从而有效提高阵列输出信干噪比(SINR)。理论分析和仿真结果说明本文方法可有效抑制干扰对接收机的影响,且具有实时性高的特点。     

基于CUDA的椒盐噪声自适应中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,结合椒盐噪声的特征,提出了一种有效的自适应中值滤波算法。首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地确定滤波窗口的尺寸,仅对噪声像素进行中值滤波。但随着噪声密度和图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器(GPU)的并行处理特征,并在CUDA平台中实现了算法。实验结果表明,所提出的算法能够有效地去除椒盐噪声、保留边缘和细节,并且能显著缩短计算时间,随着噪声密度和图像规模的增大,最大加速比达到6 000倍。     

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

一种不规则小行星附近周期轨道全局搜索策略

研究不规则小行星附近的自然周期轨道,有助于更好地认识小行星附近的动力学特性。周期轨道的搜索过程需要频繁地进行轨道递推,其中绝大多数的计算时间消耗在不规则小行星附近的引力加速度计算中。为提高加速度计算效率,提出一种不规则小行星引力加速度快速估计方法;在此基础上,通过参数空间内随机化粗略搜索获得周期轨道的初值猜想;利用遗传算法在初值猜想附近区间进行精细搜索,找到周期轨道的初值。通过对不规则小行星433 Eros附近周期轨道的搜索,对其附近不同形状的周期轨道进行了分类,分析周期轨道在小行星附近的分布规律。