Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究

静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算，结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。     

基于鲁棒故障检测滤波器的传感器故障诊断

本文讨论了鲁棒故障检测滤波器在喷气式发动机传感器故障诊断中的应用。鲁棒故障检测滤波器方法使残差既有干扰解耦特性又有方向特性。该滤波器的设计结合了未知输入观测器原理与Beard故障检测滤波器原理。利用未知输入观测器产生的残差对未知输入(干扰)具有鲁棒性,而特定方向性是基于BFDF技术获得的。最后举例说明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

一种小型化IRIG-PBW体制FM/FM副载波解调系统

介绍一种可小型化的 FM/ FM多路遥测信号副载波解调器 ,该解调器使用一种可编程的通用有源滤波器 MAX2 6 0 / 2 6 1/ 2 6 2芯片 ,使得分路滤波器的中心频率及通带大小只需通过编程即可实现 ,不需要任何阻容器件 ,因此系统不仅具有很好的灵活性 ,而且易于实现小型化。对通道中心频率较低的 IRIG- PBW体制 1到 18通道均可适用。详细介绍实现方法     

基于FPGA实现的SAR成像中的方位预滤波

针对SAR成像中的方位预滤波,讨论两种方位预滤波的算法。经比较,“拉格朗日乘子法”滤波器更适合应用到SAR成像中,因为该方法在保证相位特性的同时使成像带宽内信号能量最大、非成像带宽内的信号能量尽可能小,最大限度地保证了成像质量。最后还给出方位预滤波基于FPGA的硬件实现及实测数据成像结果。     

宇航科学文献情报源初析

本文通过对《宇航学报》1981～1988年322篇论文中2466条参考文献的统计分析,得出以下结论,(a)宇航科学的文献情报源重在期刊类文献。(b)以《宇航学报》、《航空学报》、《AIAA,Jourual》等六种期刊类文献为重点文献。(c)中文的引文作者和论文作者相对集中。(d)期刊类文献的半衰期为8～10年。     

粗差拟准检定法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用

利用自适应卡尔曼滤波进行星载GPS低轨卫星定轨时,必须解决量测方程中经常存在的粗差问题．在分析以往方法的优缺点后,用拟准检定法来探测和修正量测方程中存在的粗差．该法的优点是辨识粗差准确率高,能同时定位多个粗差．另外,为了克服星载GPS低轨卫星定轨的滤波器可能出现的数值不稳定性及发散现象,还采用了UD分解算法及Sage自适应滤波器．最后用一个CHAMP卫星的模拟算例验证本方法的可行性和有效性．     

一种多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法．这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视频回波信号经过数据采集、信号检测和目标参数提取后得到的测量数据．在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计误差达到半功率波束度宽的．     

冲击响应谱（SRS）分析数字化方法探讨

本文介绍了求单自由度二阶系统冲击响应谱（ＳＲＳ）的几种常用的数字化分析方法：直接积分法；快速富氏变换（ＦＦＴ）法；递推法；数字滤波器方法；改进的数字滤波器方法。并比较了它们的优缺点。     

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中，仅采用地磁矢量的模作为观测量，本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量，增强了其可观性，也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter，EKF)虽然获得广泛应用，但其线性化过程会引入截断误差，而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter，UKF)是非线性滤波方法，不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究，仿真结果表明了本文算法的有效性，如磁强计偏置的标定精度，UKF比EKF高26%。