Integrated solution to the problem of estimation and identification of a state vector of the gimballess navigation system of a reentry spacecraft

An approach to the synthesis of autonomous navigation support is considered for a spacecraft executing an arbitrary spatial maneuver under conditions of internal and external disturbances. The proposed approach ensures the solution to the problem of a joint estimation of the state vector of a navigation system and the identification of the parameters of sensitive elements. A complex observer ensuring the autonomous estimation of the parameters of angular and linear motions is used to improve the accuracy of the estimation of the parameters of angular and linear motions.     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

一种运载火箭时变结构模态参数辨识的确定性演化方法

针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究，基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型，提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力，将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底，构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型，并发展了两步最小二乘估计方法，实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法，建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型，对所提辨识方法进行了验证，结果表明：墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数；与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比，具有更好的辨识精度，并且能够准确地反映出模态局部细节特征。     

弹道跟踪系统的数据融合

本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论，研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题，给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明：本文所建的模型准确，参数估计方法精度高，应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。     

遥测系统的多普勒频偏盲估计

提出一种适应于在加性高斯白噪声信道(AWGN)下遥测系统的多普勒频偏盲估计算法。针对不同调制方式和波特率的遥测信号在较大频偏范围内对多普勒频偏进行估计,对算法具体实现时参数的选择及影响频偏估计精度的因素进行分析。     

Bayes修正幂验前方法在制导精度评定中的应用

如何合理有效的利用验前信息,是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评 定,引入 修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的制导精 度评定中兴趣参数的验后密度函数。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前 信息“淹没”现场信息的情况,而幂参数通过验后边缘分布得到。通过对验后估计平均平方 误差（MSE）的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。〖JP 〗     

电磁涡旋波斜平面旋转目标运动参数估计方法

相较于传统平面电磁波,电磁涡旋波具有螺旋分布的波前相位、特殊的环形天线方向图、独特的涡旋方位维信息等特点。近几年来,得益于其特殊的物理特性,电磁涡旋波在目标运动参数估计领域受到了广泛的关注,其目标多普勒效应具有线性多普勒与旋转多普勒两维多普勒信息。现有参数估计方法实现了运动平面与涡旋天线口面平行时的目标旋转参数测量。然而,目标斜平面旋转下,现有方法将不再适用。基于电磁涡旋波所提供的目标旋转多普勒信息,提出一种斜平面旋转目标运动参数估计方法。该方法推导了一般形式下旋转目标的多普勒信号模型,通过分析斜平面下的多普勒信息特征,建立了目标运动参数表征式,给出了斜平面目标旋转参数的计算方法。最后通过仿真分析,验证了模型及参数计算方法的正确性及有效性。     

基于样条模型的高精度星间相对定位与定姿

针对分布式小卫星编队的星间相对定位与定姿的高精度要求，提出了基于样条模型的星间相对定位与定姿的新方法。新方法将一段连续时间内的卫星状态参数用样条参数模型表示，将直接估计状态参数转化为样条参数，减少了待估参数的个数，实现了多时刻状态联解，提高了姿态参数对距离变化的敏感性，结构更加稳定。仿真结果表明，相对定位精度由5mm提高到2mm，相对定姿精度由0．0004弧度提高到0．00003弧度，并解决了估计不稳定现象。     

基于双投影策略的红外图像配准方法

图像配准是红外图像处理技术的前提,广泛应用于成像制导、光电侦查及工业实时监控等领域。考虑红外图像的实时配准需求,利用对数极坐标图像的尺度、转不变特性,将配准过程从直角坐标空间引入到对数极坐标空间,提出了基于双投影策略的配准算法,将二维空间的配准参数估计转换成两个一雏曲线的空间距离估计。此算法在保证尺度变化及旋转的匹配精度条件下,轴向投影统计大大降低匹配计算量。     

基于运动参数估计的高超声速目标检测方法研究

在分析高超声速目标运动对雷达检测影响的基础上,采用参数估计补偿方法进行目标检测。该方法消除了距离走动及多普勒走动的影响,大大提高了高超声速目标的检测性能。在参数估计时,提出一种回波信号分段参数估计方法,分别对前后两段回波信号进行无模糊多普勒频率估计,然后利用两个不同多普勒频率进行多普勒调频率计算。该方法消除了多普勒模糊现象,避免了模糊因子的估计,减少了计算量,同时降低了对输入信噪比的要求。     

连续波雷达目标回波信号参数估计的克拉美-罗界

现代雷达、导航和通信系统几乎无一例外地采用了先进的信号处理技术 [1～ 3 ] 。目前 ,最大似然估计 (ML E)方法是获得雷达目标回波信号参数估计的常用方法。它给出信号参数的无偏渐近有效估计。克拉美 -罗 (CR)界是由样本数据的联合概率密度函数导出的无偏估计量的性能界 ,它可以作为所有参数估计方法的比较标准。任何雷达关于信号参数的测量精度都不可能优于 CR界。文中给出了雷达目标回波信号参数的 CR界的详细而严格的推导过程 ,得出的 CR界公式非常简洁 ,易于计算。实验结果证明了该理论公式正确     

基于贝叶斯稀疏重构的非均匀样本谱估计

在航空电子对抗领域,往往需要利用非均匀样本来估计信号的频谱。针对非均匀样本谱估计问题,提出了贝叶斯稀疏重构谱估计算法(BSRSE)。该算法首先将非均匀采样的谱估计表示为稀疏信号重构问题。然后利用拉普拉斯分布表示稀疏性,建立贝叶斯模型。最后通过构造加速的不动点迭代方法估计参数,从而估计信号频谱。与现有谱估计方法比较,该算法具有较高的频率分辨力、较强的噪声适应能力,且需要较少的样本数。数值仿真验证了该算法的有效性。     

天线组阵中相位差的递推最小二乘估计与滤波

相位差的估计精度是影响深空网天线组阵中信号合成性能的关键因素。利用天线组阵S UMPLE或SIMPLE相关算法中相位差估计值之间的几何关系,提出了相位差变化率的最小二乘 估计,并在此基础上提出了相位差的递推最小二乘滤波方法。经过理论分析和仿真实验表明 ,所提出的方法能够大大提高相位差的估计精度;对于给定的例子,估计精度提高了接近两 个数量级。相位差经滤波后,天线阵的信号合成性能显著增强,从而大大提高对深空通信中 微弱信号的数据接收能力。
     

液体火箭发动机性能可靠性的随机仿真方法

分析了影响液体火箭发动机性能可靠性的随机扰动来源,提出了一种基于随机仿真的发动机性能可靠性的预估方法,并以某型号液氧/煤油补燃循环上面级发动机为研究对象,采用随机仿真方法对该发动机的性能可靠性进行计算,获得了该发动机主要性能参数的分布规律和在给定偏差范围内主要性能参数的可靠性。     

高超声速远程导弹弹道解析估算与特性分析

对于高超声速远程导弹助推-滑翔弹道,提出一种弹道参数的解析估算方法,该方法从能量的角度出发,利用准平衡滑翔条件建立滑翔射程和飞行时间的解析估算公式;在此基础上定量地分析研究升阻比、初始速度等弹道参数对滑翔射程和时间的影响规律;同时在理论上分析了最小能量椭圆弹道的射程和飞行时间特性。基于推导得到的解析估算公式,对比研究滑翔弹道和椭圆弹道的在不同条件下的射程和时间特性,并提出这两种弹道最佳适用范围的确定准则。最后,通过仿真分析表明,解析估算结果与数值仿真结果的误差小于2%,具有较高的精度,能够可靠、有效地分析出滑翔弹道的性能,可为弹道方案的初步选取提供参考。     

跨声速气动参数在线辨识方法研究

以增广扩展卡尔曼滤波作为在线辨识工具,对再入体跨声速区的气动参数在线辨识方法展开研究.系统分析了增广扩展卡尔曼滤波对状态和参数联合辨识效果,发现缓变气动参数辨识效果良好,但气动参数变化剧烈时辨识结果有较大偏差,为克服这一缺点,将强跟踪思想引入到一般的增广扩展卡尔曼滤波器中.通过仿真表明,强跟踪增广扩展卡尔曼滤波器可以有效克服一般增广扩展卡尔曼滤波在参数变化较大时估计误差较大的缺点.     

线性回归模型的紧致最小二乘估计及参数分离

本文提出一种克服线性回归模型系数矩阵病态的“紧致最小二乘估计”。在此基础上,用部分验前知识,进一步对该有偏估计作了参数分离,从而得到全部待估参数的无偏估计。干涉仪雷达系统性误差的模拟计算表明:效果良好,优于主成分估计。本文在理论及应用上(特别对飞行试验的外测及制导系统精度分析),具有重要意义。     

双星双频地面快速运动目标成像与参数估计

在多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)的基础上,提出使用双卫星、双工作频率实现地面快速运动目标检测、成像和参数估计的方法。利用广义二阶Keystone变换对提取出的运动目标进行距离徙动校正,针对快速运动目标的多普勒模糊问题,使用修正的离散调频傅立叶变换结合最小波形熵搜索完成目标多普勒参数估计后,利用数值搜索的方法对不同工作频率下的速度集合进行交集求解得到目标真实速度值,并给出了一种运算量较小的快速搜索算法。最后,计算机仿真表明了方法的有效性。     

多波相参调制信号激励下的系统参数辨识

探讨了用来辨识飞行器上线性系统参数的新激励－－多谐波相参调制信号（ＳＰＨＳ）的性质及其在参数辨识中的具体应用。实验中运用系统辨识、参数估计、镜像映射原理，供助ＭＡＴＬＡＢ方便的矩阵运算能力，辨识了一个系统参数，结果说明此方法编程实现简洁、迅速，辨识精度高，适合系统的快速参数辨识。     

结合卫星遥感的 PM2.5 浓度估算与站点异常分析

针对大气污染难监测、异常数据难分析等问题，充分发挥气象卫星多时相观测优势，以N维代价函数算法为依托进行逐小时气溶胶光学厚度反演。进一步以随机森林回归算法为基础，结合气象参数、地面监测参数等辅助变量进行近地面PM2.5浓度估算，并据此开展时空分布与浓度异常分析。江苏省2021年1–6月PM2.5浓度遥感估算精度验证结果显示，其相关性精度达到94%，偏差为5.59μg/m³，证明以卫星遥感数据为基础进行PM2.5浓度估算具有高可靠性与可行性。通过其建立的全区域、多时相监测体系可有效进行PM2.5浓度的时空分布分析，明晰PM2.5分布状况，助力空气污染治理管控。通过卫星估算结果与地面站点监测结果的对比分析，准确识别大泉街道数据低报事件，验证人为干扰数据采集工作，实现星地数据双向监督。文章研究证明，卫星遥感技术可有效支撑近地面PM2.5浓度估算与数据异常分析，推动新时代生态文明建设。