空间目标纯测角相对定位方法

探讨了利用多个传感器上同步收集的角度观测信息,使用带有差分-自校准方法的推广卡尔曼滤波器来进行空间目标相对定位的可行性。仿真结果表明该方法实时性强,收敛速度快,误差估计精确,具有很好的应用前景。     

一种组合导航系统快速滤波方法及半物理仿真

在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,协方差矩阵的预报运算过程需要的计算量最大,每一步迭代的计算量与n3(n为状态矢量维数)成正比,约占整个卡尔曼滤波过程70%的CPU时间.协方差阵预报计算过程中,数据输入输出所需要的传递工作量也最大.由于微小型飞行器导航系统采用小体积、低功耗、低成本的微处理器作为导航计算机,为了保证导航实时性的要求,提出了一种降维滤波器加矩阵外积法的快速滤波方法来减少MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)/GPS(Global Positioning System)/MMC(Micro Magnetic Compass)组合导航滤波算法的计算量,以提高算法的实时性.半物理仿真试验结果表明:此种算法不仅可以提供较为满意的导航精度,而且大大减小了计算量,提高了系统的实时性.      

对脉冲型数据的一种数字滤波技术

本文提出了一种用于处理动态实验脉冲型数据的数字滤波技术。首先,识别和剔除数据中的野值并加以补正,然后使用最小二乘法15点二阶算式对数据进行滤波,对于脉冲幅值较大的数据可多次滤波,以得到更接近于真实值的数据。用数字滤波技术作动态点估算,对测量数据具有频域滤波和数据平滑化功能,其特点是简单、实用,应用性强。算例表明,对于脉冲型数据和混有高频噪声的动态测量数据的滤波效果是良好的,给出了原数据的有用信息和基本特征。     

Remaining useful life prognostics for aeroengine based on superstatistics and information fusion

Remaining useful life（RUL） prognostics is a fundamental premise to perform conditionbased maintenance（CBM） for a system subject to performance degradation. Over the past decades,research has been conducted in RUL prognostics for aeroengine. However, most of the prognostics technologies and methods simply base on single parameter, making it hard to demonstrate the specific characteristics of its degradation. To solve such problems, this paper proposes a novel approach to predict RUL by means of superstatistics and information fusion. The performance degradation evolution of the engine is modeled by fusing multiple monitoring parameters, which manifest non-stationary characteristics while degrading. With the obtained degradation curve,prognostics model can be established by state-space method, and then RUL can be estimated when the time-varying parameters of the model are predicted and updated through Kalman filtering algorithm. By this method, the non-stationary degradation of each parameter is represented, and multiple monitoring parameters are incorporated, both contributing to the final prognostics. A case study shows that this approach enables satisfactory prediction evolution and achieves a markedly better prognosis of RUL.     

温度外推预报技术在热平衡试验中的应用研究

在航天器的稳态热平衡试验中 ,应用温度外推预报技术可以准确的给出航天器热平衡极限温度 ,缩短热平衡试验时间 ,从而降低航天器研制成本。文章对非线性最小二乘估计和广义卡尔曼滤波 (EKF)两种温度外推预报方法在航天器热平衡试验中的应用做了相关的研究。     

基于摄动轨道的卫星自主天文导航仿真研究

针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法 ,利用推广的卡尔曼滤波方法进行仿真研究。为了准确建立运动模型 ,在系统方程中引入了非球形地球引力中的二阶带谐项 ;在考虑具有指数密度的球状分层大气的基础上 ,建立了以星光视高度为观测量的量测方程。在建立了推广的卡尔曼滤波方程后 ,文章进行了计算机仿真 ,并对仿真结果进行了详细的误差分析 ,结果表明基于摄动轨道的星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法能取得较高的导航精度     

L-D分解求逆法在联邦卡尔曼滤波中的应用

求逆是联邦卡尔曼滤波算法中数据融合的关键步骤.它的计算精度的高低和运算速度的快慢将直接影响到整个滤波算法的成功与否.经过数字仿真,把矩阵分析中的L-D分解算法运用到联邦卡尔曼滤波中的矩阵求逆当中能得到良好的效果,不但运算速度和精度有提高,整个滤波算法的容错性也有明显改善.      

车辆组合导航定位系统中测量元件的参数修正

阐述了GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)/MM(Map Matching)车辆组合导航定位系统组成和车辆定位算法,提出了利用Kalman滤波和非Kalman滤波算法修正测量元件参数,解决了测量元件参数的漂移问题.仿真实验表明该方法具有较好的修正效果.      

多层次多策略的分布式网络信息过滤系统模型

在分析现有网络信息过滤技术的基础上,描述了一种多层次、多策略、可扩展的分布式网络信息过滤系统模型框架.该模型框架包括网络信息数据分析、过滤及转发等功能,采用细粒度的内容过滤策略,在保证信息数据安全性的基础上,提高了数据转发的速度,缩短了数据传送的延时,并可以插件的形式灵活地挂载过滤程序,具有很好的开放性和可扩展性.该系统模型可以根据具体的需求,以模块的形式灵活地重组和配置各项功能,可在分布式环境下协同工作,提高了系统的性能.本系统的各种数据处理过程对用户是完全透明的,减少了对用户的影响.      

文本过滤中的特征抽取应用研究

文本信息过滤技术需要解决的一个重要问题是对文档进行形式化处理,使得文本成为可计算和推理的信息。文中首先介绍了基于评估函数的文本特征抽取方法,分析评价了各种评估函数的优缺点,最后提出了一种利用特征抽取对文本信息进行过滤的方法,并说明如何使用评估函数对权重函数进行改进。