基于新息正交的工业CT图像自适应缺陷识别

针对X射线投影图像的特点,研究基于Kalman滤波算法新息正交原理的缺陷识别问题.建立了投影图像的二维状态空间模型,定义了确定图像区域大小与灰度的动态评价函数和相应的阈值.在分析Kalman滤波算法新息正交性的基础上,得到了一种新的缺陷判别方法,提出了图像数据自适应补偿算法,提高了图像的识别效率和精度,并通过实验验证了方法的有效性.     

一种MEMS陀螺随机漂移的高精度建模方法

为补偿MEMS陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行自回归滑动平均（ARMA）模型辨识,提出一种滑动平均（MA）参数估计的新方法。先将陀螺随机漂移建模为带观测噪声的ARMA模型,在估计出自回归（AR）部分的参数后,针对AR滤波后的残差,推导出一种方差小的MA自协方差估计值,并将该估计值作为输入,利用Gevers-Wouters（GW）算法估计出MA部分的参数。仿真结果表明,MA参数估计精度得到提升的同时,参数估计可靠性也得到了增强。MEMS陀螺的随机漂移补偿实验进一步验证本文所提算法的补偿精度高于改进前。      

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

惯性器件随机数学模型的线性辨识

本文针对惯性器件随机数学模型阶数比较低的特点,探讨提出一种ARMA模型参数的机性估计算法。这种方法用机性最小二乘法就可获得ARMA模型的参数估计。利用这种方法,本文对动力调谐式陀螺和挠性加速度计的随机漂移过程进行了建模研究。     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

基于最小化新息协方差的修正SRCKF算法

目标跟踪过程中的模型误差会使得平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）性能下降,滤波精度降低;自适应滤波中的修正卡尔曼滤波（AKF）算法可以有效解决这一问题,但是难以应用到非线性滤波中。为了克服模型误差带来的不利影响,同时,进一步提高修正思想的应用范围,在SRCKF的基础上,基于最小化新息协方差准则推导了修正系数的向量形式,提出修正SRCKF(ASRCKF)算法。所提算法通过利用后期的测量数据,增加对测量值的信任度,从而达到对目标模型误差进行补偿的目的。仿真结果表明：与SRCKF和强跟踪SRCKF算法相比,所提ASRCKF算法能有效抑制模型误差,有着更优的滤波性能。     

基于ST-SRCKF的超高速强机动目标跟踪算法

针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波（ST-SRCKF）结构,并引入多重渐消因子,渐消因子求解方法和作用位置均不同于已有的ST-SRCKF。根据新息的统计学特性,即新息协方差矩阵的迹服从卡方分布,建立了一种改进的CS-Jerk模型,该模型对目标机动的描述更准确,它与改进ST-SRCKF算法的结合实现了对超高速强机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明,改进算法对超高速强机动目标的跟踪性能更佳。      

控制滤波发散的新方法及其应用

通过大量的仿真，发现现行的滤波算法各有其利弊．在综合考虑和分析各种滤波方法之后，在理论推导的基础上，提出了一种新的控制滤波发散的方法，即通过判定发散的判据，求出噪声统计的估计值，然后再按得到的噪声统计的估计值计算新息序列的协方差阵．将该算法应用于惯导初始对准问题．通过仿真，可以验证该算法是十分有效的．     

控制滤波发射的新方法及其应用

通过大量的仿真，发现现行的滤波算法各有其利弊，在综合考虑和分析各种滤波方法之后，在理论推导的基础上，提出了一种新的控制滤波发散的方法，即通过判定发散的判据，求出噪声统计的估计值，然后再按得到的噪声统计的估计值计算新息序列的协方差阵，将该算法应用于惯导初始对准问题，通过仿真，可以验证该算法是十分有效的。     

基于ARMA时序模型的结构参数识别集员算法

研究在时域内利用含噪声观测数据识别结构参数问题.建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均(ARMA, Autoregressive Moving-Average)时序模型,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题.在不确定但有界(UBB, Unknown-But-Bounded)噪声假设下,基于线性时不变系统参数集员辨识的区间算法,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体(或区间向量),进而得到结构参数的估计值.通过数值算例,将本文算法与最小二乘算法进行了比较,显示了其可行性和有效性.      

基于LSTAR的机载燃油泵多阶段退化建模

机载燃油泵的性能退化呈现出平稳—加速—平稳的非线性、多阶段模式,针对现有退化模型难以准确描述其全寿命周期性能退化的问题,以逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型为工具,对机载燃油泵出口压力传感器信号进行建模。首先,对转换后的压力传感器信号建立自回归(AR)模型,通过非线性检验说明建立LSTAR模型的必要性;然后,应用非线性最小二乘法完成参数估计;最后,在AIC准则最小及拟合优度最大的原则下,选择转换变量,通过残差进行模型的适应性检验与正态性检验。结果表明:基于LSTAR模型的拟合精度明显优于线性自回归模型。本文提出的方法成功解决了机载燃油泵性能退化的多阶段准确建模问题,为机载燃油泵的预测与健康管理(PHM)奠定了坚实的基础。     

机载设备外场数据的可靠性增长分析

对我国航空机载设备外场数据的性质进行分析后,提出该种数据是变动母体混合数据,不同于通常用于可靠性估计的不变母体数据。提出外场数据中含有可靠性增长信息。 为利用外场数据来分析和评估航空机载设备的可靠性增长和可靠性状态,提出一个数学模型。模型的基本原理是最小二乘法。为说明模型的使用提供了一个实例。     

一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取，限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题，提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合，基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络（RE-LRCN）分类模型的训练，在线上分类阶段，通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取，并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明，所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。      

机载GNSS海洋反射信号的建模与仿真

由于全球导航卫星系统反射(GNSS-R)机载试验耗费大和重复性差,需研制GNSS-R信号模拟器,但没有相应的反射信号模型。提出了一种基于数据拟合的机载GNSS海洋反射信号建模方法。首先,对复杂的GNSS海面反射信号进行近似简化。然后利用ZV模型生成的时延相关功率曲线,通过最小二乘拟合和非线性拟合,建立了多条等时延间隔的海洋反射信号功率衰减模型,从而得到机载GNSS海洋反射信号的时延、功率、多普勒频率参数。最后,对多条反射信号的合路信号进行相关的仿真验证。验证的结果表明模拟的14条反射信号的相关功率曲线与ZV模型理论曲线的相关系数优于0.99,能够有效地用于GNSS海洋反射信号的生成。该方法可根据海面风场、浪高、波高等海面信息,模拟不同海况的海洋反射信号,为GNSS-R信号模拟器的研制奠定基础。     

空舰导弹纯方位攻击目标指示优化方法

纯方位攻击是中远程空舰导弹适应复杂电磁环境下作战的有效途径,但由于目标距离信息缺失,其目标指示和火控解算问题难以解决.在分析机载传感器方位角量化误差的基础上,提出了基于机载传感器方位角速度测量的目标参数优化估计方法,对优化前后的误差进行了分析和对比;从机载无源雷达和全向告警器两个途径分析了所提出优化方法的定位精度分布情况.仿真结果表明:该方法的定位误差受目标方位与机载传感器量化误差的共同影响,存在误差发散区域.在此基础上,提出纯方位攻击条件下载机机动优化的策略是对目标定位误差发散区域进行规避,并尽可能远离该区域.     

A regional tropospheric model for airborne GPS applications

A regional tropospheric model can be constructed using surveys from GPS ground networks. Using this model the tropospheric delays of a kinematic station within the region can be interpolated. However, such a model is generally not suitable for an airborne platform high above the ground networks. In this paper, a method of constructing a regional tropospheric model for airborne GPS applications is described. First, the kinematic station in the air is projected onto the ground. Then the tropospheric delays at projected point are interpolated from those of the ground networks. Finally, the tropospheric delays at projected point are extended upward to the airborne platform using pressure and temperature gradients and humidity exponential function. For validation of this method, the data of airborne campaign carried out by BKG in cooperation with GFZ and BGR 2008 in the northern Alps are used. The results show that GPS kinematic positioning precision in height component can be improved using this method.     

空-空导弹发射控制参数的雷达误差分析

给出了基于前置追踪攻击模式的空空导弹发射控制参数的计算模型，建立了系统误差分析的仿真结构，研究了机载雷达误差对导弹发射控制参数计算精度的影响，并对计算结果进行了讨论。     

Space-borne synthetic aperture radar received data simulation based on airborne SAR image data

Starting from airborne SAR image data, a method of simulating space-borne SAR raw received data is proposed, excluding the conventional method of simulating the targets’ back-scattering coefficients through the model of three-dimensional distributed targets. The airborne SAR image data are regarded as space-borne targets’ back-scattering coefficients, and raw data are generated by using space-borne SAR echo signal model. Raw data’s simulation of space-borne SAR can help us to optimum design of space-borne SAR system scheme, test and evaluate the performance of every imaging algorithm, and research motion error from satellite platform having influence on received data and image quality.     

基于多重分形参数的高光谱数据特征提取

针对单一分形维数不能表征高光谱数据光谱局部吸收特征的问题,提出了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法.基于光谱信息度量进行光谱概率测度的计算,基于配分函数法估计得到尺度函数;通过对尺度函数求导计算出Holder指数,并对尺度函数勒让德Legendre变换计算出多重分形谱;从多重分形谱和Holder指数之间的函数关系提取表征多重分形谱形态的4个多重分形谱参数作为光谱特征参数;并应用于基于最小距离准则的航空推扫式高光谱成像仪(PHI,Prush-broom Hyperspectral Imager)图像监督分类.结果证明:利用基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的光谱特征参数进行分类得到的总体分类正确率达94.789%,分类精度明显高于利用信息量维数和多重分形谱特征提取方法进行分类的结果,证明了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的多重分形参数的有效性和可靠性.