基于相对调制度的非方形干涉图处理方法

以相对调制度作为判据 ,划分干涉图中的有效点和无效点 ,并据此进行加权 ,采用加权最小二乘算法进行去包裹处理。采用这种方法可以有效减小包裹位相中坏点或无信息点对有效点去包裹位相的影响。以移相式干涉仪为例 ,给出了相对调制度的计算方法 ,简述了加权最小二乘去包裹算法的原理 ,并通过光学盘片的处理结果验证方法的正确性。     

伴飞航天器轨道修正点状态的最小二乘估计

研究了近圆轨道航天器长期伴随飞行在轨道修正时刻相对状态的最小二乘估计方法。针对长期伴飞航天器在固定时刻进行轨道修正的特点,提出采用最小二乘估计方法对轨道修正时刻的相对位置状态进行估计,并基于模型误差特点提出对该算法进行改进的加权最小二乘估计算法。算法具有计算相对简单、算法灵活等特点。仿真结果表明,对于固定时刻的状态估计,这种加权最小二乘估计算法和扩展卡尔曼滤波算法的效果相当,能够满足在轨长期伴随飞行在轨道修正时刻的相对状态估计精度要求。     

三维表现形貌的功能评定方法

三维表面形貌受生成机理的影响,与表面功能密切相关,对表面的功能评定至关重要.论述了三维表面功能评定的各种方法,如最小二乘多项式拟合、滤波、Motif法和分形方法,并分析归纳了存在的问题和发展趋势.     

形状误差分离技术的统一理论——同源、统一的各种直线形状误差分离方法评述

在对国内外现行直线形状误差分离技术分析研究的基础上,论述了各种分离方法的特点和相互关系,从原理、测量准确度和工程应用方面着眼,评述了直线形状误差测量与分离的各种主流方法--"频域三点法"、"时域递推三点法"、"二点法"、"混合两点法"、"时域乱序四点法"、"精密三点法"和"最小二乘逐次多点法"等.指出了各种方法的同源性和统一性,评述了它们的应用条件及优缺点,同时讨论了随机误差和传感器调零误差的影响及消除方法.     

INS/GIS组合导航方法研究

针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.     

基于三维最小二乘方法的空间直线度误差评定

空间直线度误差是评定机械产品精度的一项重要指标,实际工程中对空间直线度误差评定算法的精度要求越来越高.为了准确评定空间直线度误差,参照国家标准(GB/T 11336—2004),采用三维最小二乘方法建立了空间直线拟合的数学模型,并给出了该数学模型的精确解.基于最小二乘拟合中线,采用空间投影、坐标变换和格点法求得最小二乘中线包容圆柱面直径.采用数值算例验证了新方法的有效性.提出的空间直线度误差评定方法精度高、鲁棒性好且易于编程实现.     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

航天器交会计算机视觉系统测距求解新算法

对航天器交会对接最终逼近段应用的计算机视觉系统,提出目标航天器标志点测距求解新算法.该方法根据标志点构型几何特征,建立非线性测距方程组并构造加权目标函数,按最小二乘问题,采用Gauss-Newton数值迭代法求解测距最佳值.获得测距后,即可应用四元数估算法(QUEST)确定相对姿态与相对位置.对非共面标志点构型(如3点T型与5点锥型)和共面标志点构型(如正方形、矩形、菱形),目标函数均含标志点间距比率关系项;对共面构型,目标函数还包含共面条件项.对共面标志点四边形构型,利用对角线交点的虚影像坐标确定测距求解迭代初值.大量模拟计算结果表明,提出的测距求解算法对共面与非共面各种标志点构型普遍适用,满足最终逼近段相对状态确定要求.      

基于最小二乘估计的雷达系统误差卫星标定方法

雷达系统误差标定对精密测量雷达系统精度具有重要作用.本文针对基于精轨卫星的雷达系统误差参数标定技术,建立误差参数解算数学模型,对关键算法的最小二乘估计进行分析推导,并对卫星标定技术实现进行了系统设计.采用本文算法,依据某雷达常规手段实测的系统误差参数项进行仿真及仿真结果分析.研究结果表明,基于最小二乘估计的方法在卫星标定技术中是可行的.     

基于最小二乘法的椭圆拟合改进算法

基于最小二乘法研究了一种改进的椭圆拟合算法.最小二乘椭圆拟合算法,由于包含误差较大样本点在内的所有样本点都参与运算,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差.针对这种情况,采用随机理论的思想,先随机选取6个点拟合椭圆,然后计算与此椭圆匹配的所有样本点个数.重复此过程一定次数,采用投票机制,匹配样本点多的椭圆即为最优椭圆,构造了一种快速准确剔除误差较大样本点的改进椭圆拟合算法,并在实际图像应用中验证了算法能够有效地处理包含有较大比例误差点的样本空间,拟合出具有高精度的椭圆,并且算法的速度能够满足实时性的要求.