厦门电离层垂测仪电子浓度剖面最优插值同化的初步建立

最优插值(Optimal Interpolation, OI)同化是一种利用最小二乘法使分析误差方差极小化的方法. 提出并建立了一种电离层一维剖面最优插值的同化方法. 借鉴及参考气象的同化方法, 基于最优插值方法, 采用厦门电离层垂测仪2009年6至8月观测数据和一维电离层理论模式(IGGCAS1D)背景值来构建误差协方差, 并进行同化试验和分析预报. 结果表明方法可靠, 没有出现同化时背景数据与观测数据偏离较大的问题, 同化后所得结果与观测数据符合较好.      

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

插值样条的误差估计(二)

本文是“插值样条的误差估计”一文[1]的继续、补充和改进。在该文中讨论了被插值函数f(x)为一、二、三阶连续的情形。这里继而讨论了f(x)为四阶连续的情形,且对一阶及三阶连续的情形的误差估计作了改进,同时对各种情况推导了用相应导数的连续模表示的误差估计式,这种估计式对插值样条的收敛速度有所提高。     

时变方差自回归模型的联合估计函数方法推断

针对参数估计问题，利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状，利用联合估计函数理论，给出带有时变方差自回归模型的参数估计量，证明该参数联合估计量渐近收敛于正态分布。对提出的参数统计量进行数值模拟对比分析，模拟结果表明，与伪极大似然估计量、最小二乘估计量进行对比，提出的参数联合估计量略优于伪极大似然估计量，同时该统计量受误差项分布函数影响较小。      

匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

不连续观测数据对计算的原子钟稳定度影响研究

为评估原子钟稳定度,通常采用连续的、均匀的采样数据计算阿伦方差或哈达玛方差。在实际工程计算中,由于观测粗差剔除、测量仪器中断、卫星不可见等原因,经常导致原子钟的观测数据在时间上不连续,给原子钟稳定度评估带来影响。文中比较了不连续观测数据的几种常用处理方法,包括线性插值补齐、B样条插值补齐、不插值直接计算哈达玛方差等方法,分析了各处理方法对阿伦方差和哈达玛方差的计算影响,研究中断数据长度与稳定度评估的影响关系。采用的氢钟观测数据,对不连续观测数据的影响和处理效果进行统计和分析,将稳定度计算结果、计算精度损失比与理论分析进行对照和检验,得出了有益的结论。     

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

光纤陀螺随机误差模型分析

陀螺仪的工作精度决定着惯性参考系统的精度,为了减小陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估计与精确建模.提出应用ARMA,Allan方差分析法及功率谱密度PSD(Power Spectrum Density)分析法联合对光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyroscope)的误差特性及建模技术进行了研究.利用Allan方差及PSD分析法对光纤陀螺输出信号的分析,有效地分离并确定影响光纤陀螺输出性能的几种主要随机误差源,并对所建立的光纤陀螺ARMA模型和AR模型的精度进行了评估.对光纤陀螺实测数据的分析表明Allan方差分析法与PSD分析法对光纤陀螺噪声分析结果具有一致性,时序ARMA模型是建立光纤陀螺随机误差模型的一种有效方法.      

数据丢包和量化约束下的分布式滚动时域估计

针对网络约束问题，对带丢包和量化的网络化系统分布式状态估计进行了研究。用一组满足Bernouli分布的随机变量来描述丢包现象，采用预测补偿机制进行丢包补偿。将数据量化引入的误差描述为观测方程中的参数不确定性，通过求解固定时域内的min-max问题，得到局部估计器。对局部估计器的稳定性进行研究，给出了误差范数平方的期望收敛的充分条件。推导了局部估计器误差协方差上界的递推公式，在此基础上，应用协方差交叉（CI）融合算法得到了分布式融合估计器。仿真结果表明，所提算法能够有效减小数据丢包和量化对状态估计的影响。      

电离层特征参量的自相关原理插值方法

通过选用合适的电离层平稳性参数, 建立相应的正定自相关系数模型, 利用自相关分析原理, 提出了一种针对电离层特征参量历史缺失数据插值处理的新方法. 该方法能够提高Muhtarov 和Kutiev 在1999 年提出的自相关系数法的插值精度, 通常情况下可以把误差降低1 到2 个百分点以上, 有时甚至能降低接近9 个百分点, 在很大程度上改善了对电离层历史缺失数据的插值处理效果. 此外, 本文还对插值误差随季节、太阳活动性和地理纬度等的变化规律进行了分析.      

基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。     

基于自适应滤波的脉冲星导航方法研究

基于X射线脉冲星的自主导航技术能够为深空探测航天器提供高精度导航信息.脉冲星星表误差对导航性能存在不利影响,特别是方差不确定的星表误差,会引起较大定位误差.建立不确定项的导航模型,提出一种基于方差匹配的自适应滤波方法,通过估计不确定观测模型中的待估参数减小不确定项对观测的影响.通过数学仿真对比了自适应滤波方法和传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）,验证了所提方法的有效性.     

基于广义相对论的轨道摄动下星间激光相位比对

针对纳米到皮米量级星间激光测距,在地心非旋转坐标系(GCRS)下,考虑卫星轨道摄动引起的广义相对论效应,建立了星间单向以及双向星间激光相位比对模型.通过仿真研究了地球主引力场范围内轨道摄动引起的广义相对论效应对星间激光相位比对误差的影响,并通过星间激光相位比对误差计算星间激光测距误差.不同轨道高度的卫星仿真结果表明,对...     

动态测试实时误差的灰色预测及其精度估计

将灰色预测应用于可重复动态测试过程,根据可重复动态测试的特点,采用统计方法有效地减小随机误差的影响,用其平均值建立预测模型,并对产生预测误差的各种因素加以分析,采用统计所得的各点方差值建立预测值精度的估计模型。实例证明,误差预测模型及精度估计模型都具有较好的效果。     

经验Bayes岭估计在GINS车载试验工具误差辨识中的应用

在利用车载试验进行GINS工具误差辨识过程中,由于输入加速度很小使得系统存在严重的复共线性。应用传统的最小二乘方法会出现增大最小二乘估计量的方差、参数估计值不稳定、产生弃真错误等问题。本文引入经验Bayes岭估计方法来进行GINS车载试验工具误差辨识工作。仿真结果表明,和传统最小二乘方法相比,经验Bayes岭估计的辨识精度有所提高,并可克服系统存在的复共线性的影响。     

掩星大气探测系统误差源分析

根据掩星大气探测反演原理,研究了影响系统产品精度的误差源,并对多普勒观测误差、天线相位中心变化误差、多路径误差、卫星质心变化误差、导航卫星钟飘、卫星姿态变化误差和精密定轨速度误差进行分析,根据工程实现可行性提出了系统误差分配建议,为掩星大气探测系统设计提供参考.      

直角坐标采样时端面圆跳动误差的新测量法

用传统的测量方法不能得到端面圆跳动误差的准确值.根据端面圆跳动误差定义,建立了在直角坐标采样时该项误差的最小二乘评定法数学模型,并用计算机进行仿真研究.结果表明,所建立的数学模型具有编程简单,计算误差较小等特点.文中所建立的数学模型为研制形位误差虚拟测量系统提供了理论基础.     

An optimization iterative algorithm based on nonnegative constraint with application to Allan variance analysis technique

It is well known that inertial integrated navigation systems can provide accurate navigation information. In these systems, inertial sensor random error often becomes the limiting factor to get a better performance. So it is imperative to have accurate characterization of the random error. Allan variance analysis technique has a good performance in analyzing inertial sensor random error, and it is always used to characterize various types of the random error terms. This paper proposes a new method named optimization iterative algorithm based on nonnegative constraint applied to Allan variance analysis technique to estimate parameters of the random error terms. The parameter estimates by this method are nonnegative and optimal, and the estimation process does not have matrix nearly singular issues. Testing with simulation data and the experimental data of a fiber optical gyro, the parameters estimated by the presented method are compared against other excellent methods with good agreement; moreover, the objective function has the minimum value.