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。     

平台式重力仪航空重力测量数据后处理技术研究

针对航空重力测量对数据后处理的要求,结合平台式重力仪系统的组成与工作原理,在重力异常信号的频域特征基础上,设计出一套有严格频域规范的航空重力数据后处理流程,并对某海域实测数据进行了处理。结果表明,重力异常值内符合精度为12条东西测线达到0.43mGal/140s和0.84mGal/100s,4条南北测线达到0.39mGal/140s和0.79mGal/100s;以同测线GT-2A单次测量结果为标准值统计标准差,12条东西测线为0.72mGal/140s和0.98mGal/100s,4条南北测线为1.41mGal/140s和1.53mGal/100s。结果表明,设计的航空重力测量数据后处理方法可以实现重力异常信号的高精度提取。     

行星着陆大气进入段自适应滑模抗扰控制方法

针对行星探测器着陆过程可能存在的干扰影响着陆精度问题，提出了一种抗干扰控制方法。首先建立行星探测器着陆控制模型，利用非线性干扰观测器实现对系统外部干扰的估计；在此基础上提出一种自适应滑模控制律，使得系统状态快速收敛到平衡点附近。最后，将该方法应用于火星着陆场景进行仿真。结果表明，提出的自适应滑模控制方法能够在未知扰动存在的情况下，有效实现行星探测器安全着陆，提高着陆任务的成功率。     

一种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法

针对如何在时频域降低干扰噪声对椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWFs)信号时频域分布特性的影响,引入精细滤波,提出了 1种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法。仿真结果表明,所提方法在时频域以能量峰值点为基准,构造以距离为依据的滤波算子调节参数,能够有效抑制噪声对 PSWFs信号时频域分布特 性的影响,提高信号局部区域的能量聚集性。     

GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法CSCD

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。     

自适应光学技术补偿镜面温度及自重变形研究

论述了在星载高分辨率相机上采用自适应光学技术的必要性;介绍了应用自适应光学技术补偿镜面温度及自重变形的实验原理,进行了计算机模拟计算,并与实验结果进行比较。实验用一块平面反射镜作为缩比模型,应用６１单元自适应光学系统对其进行了闭环校正实验,分析了泽尼克多项式所对应的像差的校正效果。     

自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。      

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

排队论的局限与排队模拟的数学本质

排队现象是工程技术和社会生活中广泛存在的一种现象。对它进行量的研究将有助于通信、计算机、航天和电子对抗领域一大类问题的解决。排队论［１］为此己做出了重要贡献,但有局限。排队模拟可克服这些局限,提出了排队系统的新定义;对排队论己有成果进行了回顾和分析;指出用Ｌｉｎｄｌｅｙ定理验证非泊松到达的等待时间｛Ｗｎ｝的分布函数之所以十分困难的原因;提出排队论的三点局限;分析了排队模拟的数学本质;指出排队模拟实际上是数列环上的运算。