对称奇异线性方程组极小范数解的迭代法

给出了求对称奇异线性方程组Ａｘ＝ｂ极小范数解的迭代算法，其迭代公式为此处／为秩是，ｒ（ｒ＜ｎ）的ｎ阶实对称矩阵，Ｅ为ｎ阶单位阵，ｂ为ｎ维列向量，ｍ为正整数，ε为正实数。证明了这类选代算法的收敛性，讨论了它的事先误差估计式和事后误差估计式。作为应用，给出了求超定线性方程组极小最小二乘解的迭代算法、特征向量导数计算的迭代算法和对于病态正定线性方程组。本文的选代算法可改善病态条件，算例表明也是有效的。     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

SINS／GPS组合系统的蒙特卡洛仿真

以考虑位置误差相关项的伪距率观测模型，对遥感中使用的SINS/GPS为距、伪距率组合系统进行了蒙特卡洛仿真。结果表明，组合系统的长期位置精度能达到5m以内；GPS数据更新率低于SINS，在GPS测量时间间隔内，组合系统的性能仅由SINS决定，虽然SINS的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性仪表，其相对位置精度可达到厘米级（这里相对位置精度指组合系统在GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围）。     

电子对抗用500kHz晶体滤波器的研制

介绍500kHz晶体滤波器在电子对抗设备中的应用和设计制作。该滤波器用于电子对抗OOK信号提载波电路中,用网络综合法设计,采用两节四晶体窄带差接桥式电路结构,达到的技术指标为:中心频率f_0=500kHz;3dB带宽B_3,一种为180～190Hz,一种为460～480Hz;带内波动Ar<0.5dB;阻带衰减As>50dB;矩形系数B_(40)/B_3=3.1～3.3;插入损耗A_0=3～4dB;输入阻抗R(in)=输出阻抗R_(out)=820Ω。     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。     

应用加权中值滤波法检测薄壁梁式挠性器件下摆量

应用加权中值滤波法对薄壁梁式挠性器件下摆量进行高准确度CCD检测。薄壁梁式挠性器件在测量过程中测量图像存在高频抖动现象,因此测量准确度不高,运用加权中值滤波后使用最小二乘法细分技术,可以在实现提高测量准确度的同时,消除高频抖动带来的误差,从而可以有效提高CCD测量薄壁梁式挠性器件下摆量的准确度。实验表明,该方法比传统测量方法准确度提高20倍以上。     

控制系统模拟信号处理方法研究

模拟量采集精度对控制系统具有重要意义.研究了模拟量采集过程的软件设计流程,层次划分和模型,从传感器AD值到模拟量物理值之间不同处理阶段给出了常用方法描述.针对错误处理详细描述了错误诊断方法.最后将模拟量采集软件应用于某发动机模拟量采集中,通过试验进行模拟量测量值和软件输出值对比计算,结果表明此模拟量采集软件输出模拟量精度均在有效范围内.     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题，提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化，从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程，鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式，基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子，用于放大Singer模型中的机动频率，进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真，并与交互式多模型等方法进行比较，结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小，能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。