基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强，单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击，需采用多种探测器作为传感器，提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型，利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题，避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合，传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法，但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程，且计算量小。在此基础上，提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后，对算法进行了仿真分析，并进一步验证了提出算法的有效性。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取，对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题，提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差，在传统脉冲星计时观测的基础上，增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量，共同增强XNAV。首先，分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型；然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中，以建立ADDF滤波模型；最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明，在相同的初始状态和初始噪声误差条件下，与传统X射线脉冲星导航算法相比，多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上，位置估计误差降低到 200 m 左右，速度估计精度提高40%以上，且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

Bayesian network-based extraction of lunar impact craters from optical images and DEM data

Impact craters are among the most noticeable geomorphological features on the planetary surface and yield significant information about terrain evolution and the history of the solar system. Thus, the recognition of impact craters is an important branch of modern planetary studies. Aiming at addressing problems associated with the insufficient and inaccurate detection of lunar impact craters, a decision fusion method within the Bayesian network (BN) framework is developed in this paper to handle multi-source information from both optical images and associated digital elevation model (DEM) data. First, we implement the edge-based method for efficiently searching crater candidates which are the image patches that can potentially contain impact craters. Secondly, the multi-source representations of an impact crater derived from both optical images and DEM data are proposed and constructed to quantitatively describe the two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) morphology, consisting of Histogram of Oriented Gradient (HOG), Histogram of Multi-scale Slope (HMS) and Histogram of Multi-scale Aspect (HMA). Finally, a BN-based framework integrates the multi-source representations of impact craters, which can provide reductant and complementary information, for distinguishing craters from non-craters. To evaluate the effectiveness and robustness of the proposed method, experiments were conducted on three lunar scenes using both orthoimages from the Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) and DEM data acquired by the Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Experimental results demonstrate that integrating optical images with DEM data significantly decreases the number of false positives compared with using optical images alone, with F₁-score of 84.8% on average. Moreover, compared with other existing fusion methods, our proposed method was quite advantageous especially for the detection of small-scale craters with diameters less than 1000 m.     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

多传感器决策融合系统中的决策空间优化划分研究

在假定各局部检测器的决策规则已经给定以及在Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离最大的意义下,对多传感器融合系统中的决策空间优化划分设计进行了研究。首先基于Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则,把对整个系统决策空间的优化划分解耦为分别对各局部检测器决策空间的优化划分;然后从理论上证明了这种划分设计在最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离意义下的最优性,以及这种基于最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则进行优化划分设计的合理性;最后,通过对瑞利起伏环境下信号检测融合问题的数值计算表明,本文方法的性能优于基于Ｊ－散度方法的性能。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

航天发射特征事件综合和弹道融合策略优化研究与应用

特征事件综合和弹道融合是航天发射过程中最为重要的一项工作,通过特征事件发生时间和火箭飞行弹道可直观地反映出运载火箭的飞行状态。因此,为了进一步提高特征事件综合和弹道融合效果,基于遥、外测量信息,分别对参与特征事件综合和弹道融合的信息源进行分类及其影响因素进行分析,并提出了相应的信息融合策略。通过采用优化的融合策略,可进一步提高特征事件时间解算的准确性和实效性,提升弹道融合的效果,满足航天发射飞行态势显示和安全控制的任务需求。