The Marginal Rao-Blackwellized Particle Filter for Mixed Linear/Nonlinear State Space Models

In this paper, the marginal Rao-Blackwellized particle filter （MRBPF）, which fuses the Rao-Blackwellized particle filter （RBPF） algorithm and the marginal particle filter （MPF） algorithm, is presented. The state space is divided into linear and non-linear parts, which can be estimated separately by the MPF and the optional Kalman filter. Through simulation in the terrain aided navigation （TAN） domain, it is demonstrated that, compared with the RBPF, the root mean square errors （RMSE） and the error variance of the nonlinear state estimations by the proposed MRBPF are respectively reduced by 29% and 96%, while the unique particle count is increased by 80%. It is also found that the MRBPF has better convergence properties, and analysis has shown that the existing RBPF is nothing more than a special case of the MRBPF.     

多操纵面布局飞机隐模型跟踪控制设计

采用隐模型跟踪算法,针对多操纵面布局的飞机,进行控制增稳设计,要求具有满意的飞行品质.因而按照飞行品质规范和飞机动力学特性,对理想模型的选取做了深入分析;并对控制方案从指令跟踪精度、大气紊流响应和对其它扰动的抑制特性等方面进行了评估,其中用结构奇异值对增稳系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能进行了分析.结果表明设计方案能有效抑制扰动,并具有合适的鲁棒稳定性和鲁棒性能.     

嵌入式电子飞行仪表系统软件设计

设计了一种基于嵌入式操作系统的电子飞行仪表系统软件。介绍了电子飞行仪表系统的基本构成,在嵌入式操作系统上设计并实现了主飞行模式、导航模式、发动机信息模式等功能。分析了电子飞行仪表系统软件设计的原则和结构,介绍了软件的类和消息机制。此外,通过在嵌入式系统的有限资源和三维处理的复杂算法间进行合理的折衷,实现了空间变换、立体投影和曲线消隐等算法模块,构成了自行设计的三维地形引擎。软件已经在基于Intel,Motorola等多种嵌入式处理器的系统上下载成功并且能够稳定运行。     

基于深度学习算法的极化合成孔径雷达通用分类器设计

地物分类是PolSAR(极化合成孔径雷达)的重要应用方向。传统算法需要基于特定数据人工选取特征和设计分类器,而深度学习算法能够自行从海量数据中提取层次化特征。在深度学习算法总结的基础上,结合深度学习和PolSAR大数据,提出了一种高效率、高精度的通用分类器设计方法。使用人工标记的数据训练CNN(深度卷积网络),自动化地进行特征学习和提取,并实现高精度的地物自动分类。在具有不同分辨率的机载和星载PolSAR数据上对通用分类器进行测试,都能快速、准确地分类。研究成果可快速将PolSAR数据转译为更直观的地物分类结果,对海量数据,特别是GF-3卫星PolSAR图像的利用有一定的辅助价值。     

XNA中的一种无限大地形生成方法

三维真实感地形是虚拟场景中的基础部分,其绘制的速度与质量是构建三维虚拟场景成败的关键。利用Visual Studio 2008和c#语言,以XNA为工具,用中点偏移算法（Midpoint Displace-ment）生成的值与高程数据之间建立相应的映射关系,建立标准的地形高程数据组快速生成了三维网格地形。在渲染过程中利用本方法可以模拟随海拔高度而各异的生态现象。实践证明,用该方法能在普通的PC机上生成有真实感的无限大地形,并能方便的应用到虚拟现实系统中。     

地形基准数据库建立技术的探讨

简要介绍了地形基准数据库在地形辅助导航系统（ＴＡＮ系统）中的重要作用，并且给出了地形基准数据库的基本概念和一般的建立方法。最后讨论了一种较为适用、技术可行且方法简便的地形基准数据库的建立技术及其数据库形式和精确度。     

地形跟随系统的并行预测控制方法

本文基于脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）阵列结构，提出了一种基于状态空间模型预测控制的并行算法，这种算法可以通过阵列结构并行实现，以满足地形跟随系统的实时控制参数合成的要求     

一种虚拟月表地形建立方法的研究

提出了一种建立虚拟月表地形的方法,对着陆器在虚拟月表地形上的稳定着陆概率进行了仿真计算。在此方法中,采用拉丁超立方抽样法生成地形特征参数,使地形特征参数的抽样值能更好地反映变量的变化区间;同时采用地形分割、重新拼接的方法,可以建立高分辨率、大尺寸的虚拟月表地形,而且建立的虚拟月表地形可以与着陆器模型进行联合仿真,计算稳定着陆概率。     

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

载人月面着陆地形障碍探测与规避方案研究

月面地形障碍是影响载人着陆安全的关键因素之一,可能引起着陆器倾斜、结构损坏甚至倾覆。载人月面着陆除在总体任务规划时要选取平坦安全的着陆区外,还要进行实时在线的地形探测和障碍规避。文章对“阿波罗”计划和“星座”计划中的月面着陆飞行方案和飞行器进行调研,分析了载人月面着陆避障的任务要求和技术特点;结合着陆飞行任务,提出考虑避障的飞行方案,分为高速运动中的粗避障和接近悬停后的精避障两个阶段;考虑月面着陆飞行状态以及光照、月尘等外部环境,设计载人月面着陆时由激光高度计、多普勒激光雷达以及闪光激光雷达组成避障敏感器系统;提出载人避障机动方案,采用接近段中制导目标调整、机动段六自由度控制以及缓速下降段滚动姿态机动等方法,并引入了航天员目测以检查月面地形障碍、选择月面着陆点以及手控进行终端避障机动控制。