基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。     

卫星成本预测的蒙特卡洛优化模型研究

传统的卫星成本预测模型预测结果单一，未考虑相应的不确定性因素。对此，提出了基于蒙特卡洛方法的卫星成本预测模型。该模型综合考虑了卫星成本技术的不确定性并给出了预测值的区间范围和概率分布。为了降低应用该模型所产生的误差，提出了最优分层抽样的方法，并通过划分分层区间提高了抽样的效率。最后，将收集到的相关数据代人该模型，其结果精度大约提高了10％左右。可见，使用优化的蒙特卡洛方法进行卫星成本预测具有较好的精确度。     

纹波电流对消电路

纹波电流对消技术将等于或相反的正常变换器纹波电流的AC电流注入变换器输出电压母线。理想的输出纹波电流为零，结果能产生超低噪声变换器输出电压。电路几乎不需要其他元件，也不需要有源电路。只需附加一个滤波感应绕组、一个辅助电感器和一个小电容器。电路把改进型滤波电感器的泄漏电感用作全部或一部分所要求的辅助电感。纹波对消与转换频率、占空比和其他变换器参数无关。电路消除了连续传导模式和断续传导模式时的纹波电流。试验结果表明，纹波电流值降低了80X以上。     

用遥测数据预报导弹落点的误差分析

针对利用遥测数据进行导弹落点预测这一方法 ,分析了误差源 ,在此基础上建立并编写了干扰弹道模型 ,研究讨论了这种方法在进行落点预测时所造成的预测误差。计算结果表明 ,仅仅利用遥测数据进行导弹落点预测有很大的误差 ,必须结合外测手段才能做出较为准确的落点预测     

微小卫星磁测自主导航方法

本文提出了使用磁测方法实现近地微小卫星自主导航的方法，利用实时地磁场测量数据与根据ＩＧＲＦ计算出的地磁声数据之差作为新息量，使用推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法确定卫星的位置和速度。给出了三种导航滤波算法。并使用模拟数据和ＭＡＧＳＴＡ卫星实测数据进行了仿真研究，证明了方法的有效性和实用性。     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。     

一种新的非线性干涉SAR噪声抑制方法

现有的常用于干涉SAR相位图噪声抑制的非线性滤波法主要有模糊中值滤波和模数滤波，这两种方法都会引起比较大的图像边缘模糊，从而降低后续处理的精度。邻域平均法是一种非常经典的图像降噪方法，它具有较好的边缘保持特性。论文结合干涉SAR相位图的特性，改进了邻域平均法的邻域甲均值计算公式，有选择地利用邻域平均值代替当前像素点的值，提出了一种适用于干涉SAR相位图降噪的新的非线性滤波方法一条件邻域平均法，它具有更好的边缘保持特性。在理论分析和比较条件邻域平均法与模糊中值滤波和模数滤波方法的基础上，采用ERS1／2干涉SAR数据对论文提出的方法和所作的分析进行了验证。     

微波滤波技术在通信系统中的应用

微波应用于卫星通信和陆地移动通信系统日前普遍，本文简要叙述了微波滤波技术在卫星通信和无线通信系统中的应用。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。