一种基于组合导航系统的新融合滤波算法

本文设计了一种可用于地面用户的低成本组合导航系统，提出了基于该系统的新信息融合方法，即模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来。仿真结果表明模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口，具有比常规卡尔曼滤波算法更高的精度。     

基于脉冲调制的共频带定位系统抗远近效应研究

在共频带定位系统中由于远近效应的影响,近场强定位信号可能对远场弱定位信号形成压制干扰,导致远场信号无法被捕获,进而影响系统的定位精度。针对该系统存在的远近效应问题,本研究利用脉冲调制法对其进行抑制。首先,分析了远近效应产生的原因;其次,对脉冲调制的关键参数占空比和脉冲图案设计进行了深入研究,设计得到了一种适用于本系统的脉冲调制方案;最后,从理论和仿真两方面对所设计的脉冲调制方案进行性能分析。仿真结果表明:在经过脉冲调制后,受到远近效应影响的弱信号被捕获的概率大幅提升;同时,在强弱信号功率比为40dB以内时,使用脉冲调制技术可以有效的改善弱信号捕获性能。     

双波段红外目标检测综述

红外成像系统具备优秀的夜间可视能力,并且具备良好的抗干扰能力、识别伪装的能力,在军事领域的应用日益广泛。可见光成像系统易受光照强度的影响,无法在封闭空间或夜间等弱光条件下工作,而物体的红外辐射能量仅与物体温度和物质特性有关,所以红外成像不需要考虑光照强度,可以在全天候时段工作。红外目标检测可以应用单波段和多波段的方式进行探测,单波段探测由于目标信息有限,往往目标会存在小、弱、暗等问题,导致检测能力不理想,而多波段检测通过利用不同波段信息的冗余性、互补性,大幅度提高目标检测和识别的概率,提高识别伪装的能力。但双波段目标检测中存在很多技术难点,对红外小目标检测技术进行了分类,分析了技术难点,按不同的方法进行了总结描述。再对双波段目标检测技术进行了详细的描述,并选取了常见算法进行了性能比较和原理分析,突出了双波段目标检测的优势。     

一种带随机偏差的分布式信息融合滤波算法

在通信、计算机、信号处理、自动控制中,对于带有未知的干扰和偏差的随机系统的状态估计已经广泛出现。在现实环境中,不同的传感器可能受到不同的干扰影响。研究随机系统的状态估计问题在实际应用中具有重要的意义。对带有随机偏差的线性随机系统,将系统转换为多模型结构的特殊情况。利用最小方差的最优加权融合估计算法,获得了分布式信息融合滤波算法。通过仿真可以看出,分布式信息融合算法要比局部估计算法具有更高的精度,算法具有分布式结构,这使其具有更好的鲁棒性和可靠性。     

基于改进联邦Kalman滤波的组合校准方法研究

联邦滤波器广泛应用于多传感器信息融合领域,联邦滤波中的信息分配原则影响滤波精度.针对联邦Kalman滤波器进行改进,采用基于估计协方差阵奇异值动态确定信息分配系数.对子滤波器进行重置时,采用新的重置方法,保证了子滤波器误差协方差阵的对称性,确保Kalman滤波器的一致收敛稳定性.新的联邦滤波算法允许每个状态分量拥有不同的动态信息分配因子,从而改进了联邦滤波信息融合的精度.设计了SINS/GPS/电子罗盘组合导航系统,仿真结果说明,与传统联邦滤波算法相比,改进的联邦滤波器估计精度得到了提高,可以更好地对SINS误差进行校准,提高系统的精度.     

异形光斑的高精度光束偏转角度测量

大气湍流通常会造成激光光斑畸变为不规则的异形光斑,针对目前四象限探测器(QD)对空间光通信中不规则光斑偏转角度测量精度不足的问题,提出了一种基于多源信息融合的高精度光束偏转角度测量方法.该方法通过对QD及电荷耦合元件(CCD)的数据信息进行融合分析,在保持QD高分辨率和高响应速度的基础上,提高QD对不规则光斑偏转角的测...     

机翼上的“小翅膀”

波音系列客机有许多型号,如波音737-600/-700/-800/-900等,而目前南航贵州公司的十架客机也均为波音737-800型。与其他航空公司的波音737-800普通客机不同的是,它们的飞机大机翼上,还格外翘起了一对小机翼。     

抗混叠时频域融合算法及在叶片响应分析中的应用

为解决现有的时频域融合算法中反复使用快速傅里叶变换而出现频谱混叠误差和频谱系数周期性重复的问题,采用快速抗混叠傅里叶变换取代原有的快速傅里叶变换,从计算精度和效率两个方面对时频域融合算法进行改进.使用改进后的抗混叠时频域融合算法对某真实叶片的非线性强迫振动响应进行了计算,并与原算法的计算结果进行了比较.计算结果表明:抗混叠时频域融合算法在保证精度的前提下,计算速度约为原算法的4倍.该算法适合于有限元模型、精度要求高的非线性系统的动力学响应分析.      

信息融合技术在飞机发动机油液故障诊断中的应用研究

详细介绍了信息融合技术中的D-S证据理论,并运用该理论能够处理不确定信息能力的特点,对油液分析的光谱数据和铁谱数据进行了有效的融合,解决了单独分析方法难以得到综合信息的问题,提高了飞机发动机油液故障诊断的准确性.     

基于多小波基多信源融合异常值剔除方法研究

提出了一种基于多小波基多信源融合和偏度分析相结合的异常值剔除方法。基于多个小波基的数据融合算法,先对各信源的数据进行多个不同小波基的多尺度分解,对相同小波基分解的信号在多尺度上加权融合,之后进行不同小波基的逆变换得到重构信号,将重构信号融合出的结果作为目标状态估值,对各信源的异常值进行检测,将偏度分析与检测门限相结合,实现了对异常值的剔除。实验结果表明,该方法准确、高效地实现了对各信源异常值的检测与剔除,提高了数据处理的精度,且易于工程实现。