运动单站干涉仪相位差直接定位方法

针对传统干涉仪测向定位在低信噪比(SNR)下性能降低、多频段系统复杂等缺点,本文直接利用运动单站干涉仪模糊相位差(PD)实现对地面静止辐射源定位.为解决该定位问题,结合干涉仪相位差的几何特性,提出了一种多角度距离参数化高斯和滤波(MB-RP-GMF)定位解算方法,利用相位差误差检测获得多个初始方位角,通过距离参数化得到一组滤波初始值,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行定位计算.仿真结果表明,该定位方法在低信噪比下优于仅测向(BO)定位,且仅采用一组干涉仪便可对多个频段辐射源进行定位.     

新一代数据采集器模拟量采集插件设计技术

数据采集器是飞行试验关键的测试设备,它的性能与现代飞机飞行试验有很大的关系.为满足现代飞机设计定型的需求,新一代数据采集器设计大量采用了FPGA和DSP器件,大大提高了采集器测量参数的采样率、通道数、测量参数类型和使用的灵活性.本文介绍的新一代采集器模拟量采集卡设计技术,用数字信号处理技术来实现信号的放大、滤波及偏置修正,并提供了对采集卡各个部分进行设计的理论依据.     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

在PN码捕获中门限判决对TMA性能影响的分析

文章比较了在单径加性高斯白噪声(AWGN)无衰落信道环境下,利用匹配滤波器(MF)捕获方法,对不同的门限比较判决准则对系统平均捕获时间(TMA)性能的影响进行了分析;同时给出了不同门限值时系统的平均捕获时间的仿真结果,并对结果进行讨论,得出各种门限设置准则的应用环境,为捕获系统的设计与实现提供参考.     

UKF方法在脉冲星自主导航中的应用

针对X射线脉冲星自主导航中的非线性系统滤波问题，将无迹卡尔曼滤波方法应用于自主导航计算过程中。首先，在简述脉冲星导航可行性的基础上，研究了脉冲星自主导航系统的基本原理和实施方案。然后，根据牛顿二体引力模型构建了航天器运动状态方程，根据脉冲到达时间模型建立了系统观测方程，并对二者进行了误差分析和建模。最后，将UKF算法应用于航天器自主导航过程中，仿真结果表明该方法能够实现航天器自主导航信息的解算。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

Reliable flight performance assessment of multirotor based on interacting multiple model particle filter and health degree

Multirotor has been applied to many military and civilian mission scenarios. From the perspective of reliability, it is difficult to ensure that multirotors do not generate hardware and software failures or performance anomalies during the flight process. These failures and anomalies may result in mission interruptions, crashes, and even threats to the lives and property of human beings. Thus, the study of flight reliability problems of multirotors is conductive to the development of the drone industry and has theoretical significance and engineering value. This paper proposes a reliable flight performance assessment method of multirotors based on an Interacting Multiple Model Particle Filter (IMMPF) algorithm and health degree as the performance indicator. First, the multirotor is modeled by the Stochastic Hybrid System (SHS) model, and the problem of reliable flight performance assessment is formulated. In order to solve the problem, the IMMPF algorithm is presented to estimate the real-time probability distribution of hybrid state of the established SHS-based multirotor model, since it can decrease estimation errors compared with the standard interacting multiple model algorithm based on extended Kalman filter. Then, the reliable flight performance is assessed with health degree based on the estimation result. Finally, a case study of a multirotor suffering from sensor anomalies is presented to validate the effectiveness of the proposed method.     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法，敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先，介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次，针对传统算法的不足，提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法，该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题，提高了估计精度。最后，给出了该算法具体实施方式，说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真，算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真，星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

UDu~T分解滤波算法及其应用

本文介绍UDU~T 分解滤波算法;用工程师容易理解的方法重新推导时间修正和量测修正滤波公式,并给出标准通用的UDU~T 分解滤波子程序。本算法子程序已实际用于工程估计器中。本算法具有高的数字稳定性。作为UDU~T 分解滤波算法理论和工程应用之间桥梁的本通用标准子程序具有良好性能,使用方便,极易推广应用。