基于外测弹道数据的后效误差分析及折合

本文提出了一种利用外测弹道数据特性判断后效段时间,进行后效误差分析的方法。在后效误差分析的基础上,将试验外测弹道后效段速度参数的变化量从发射坐标系转换到弹体系下,直接转化为折合弹道的速度变化量,由此可进行后效误差折合。     

异常数据识别的搜索方法

研究弹道跟踪系统的异常数据识别问题,导出了一种基于三角形和四边形面积的异常数据识别的搜索方法。理论分析、仿真计算和实测数据处理均表明,本搜索方法对异常数据的识别有较好的效果,可应用于数据的适时和事后处理。     

TAI和UTC的进展

作者参加了 2 0 0 3年 7月在澳大利亚悉尼市举行的第 2 5届国际天文学会大会 (3年一届 ) ,会议期间在第 31专业委员会 (时间专业 )的会议上国际权度局 (BIPM)时间部的首席科学家E F Arias介绍了有关 2 0 0 0年～2 0 0 3年TAI的研究进展、美国海军天文台 (USNO)的D .McCarthy介绍了 2 0 0 3年 5月 2 8日～ 30日在意大利都灵市举行的“UTC的未来”研讨会的情况 ,与会成员就此两项也展开了热烈的讨论。本文介绍了TAI和UTC进展的最新情况。     

基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法

分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Ｃａｕｃｈｙ分布作为SAＲ图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于ｌｋ范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。     

多传感器目标跟踪的实时剔野方法

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题，测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点，野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义，己有的剔野方法从工程应用角度看，存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大，不适宜在线快速处理等缺点，多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能，本文在多传感器目标跟踪条件下，综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势，给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法，可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。     

基于双频GPS观测信息和星间距离测量的高精度星间相对定位方法

以双星编队为对象，建立了基于GPS双频P码、双频载波相位以及星间距离观测信息的相对定位样条模型。理论分析与仿真结果表明：与仅采用单频GPS测量信息相比，该方法不仅能有效地提高相对定位精度，而且还能大大减少整周模糊度判定所需的历元数。     

基于增强型DGPS高精度星间相对定位的样条方法

用传统的差分GPS（DGPS）方法确定分布式SAR的星间相对位置，可能存在：（1）卫星的高速运动可能导致GPS接收信号的信噪比过低，进而造成可用信号数目无法达到正常解算的要求；（2）传统状态估计方法的精度不能满足要求。为解决上述问题，提出了一种基于增强型DGPS的相对定位样条方法，即在GPS测量的基础上，增加星间伪距测量，并结合待估参数的连续特性，建立了相对定位的样条模型，最后利用最小二乘进行参数估计。仿真结果表明：该方法的相对定位精度比相对传统方法大约提高了3倍。最后的理论分析验证了仿真的正确性。     

基于基追踪的SAR图像超分辨处理

研究SAR图像的超分辨处理方法对于提高图像质量具有重要意义。结合雷达成像的目标属性散射模型，利用信号原子分解办法得到了SAR成像的最优信号原子，提出了利用基追踪方法估计模型参数的SAR图像超分辨处理方法。该方法利用了稀疏性先验信息，理论上比传统的匹配追踪方法具有更优越的性能。仿真算例和MSTAR实测数据的处理结果表明，这种处理方法具有良好的超分辨性能。     

最优线性回归模型的校正

本文结合线性有偏估计方法和自变量选择准则的思想,提出了一种校正最优选模型的方法;用本文方法处理选模型可以获得较好的参数估值精度。     

模型的稀疏选择与参数辨识及应用

基于正则化技术的稀疏成分分析方法可同时完成模型选择和参数估计功能。现分别从迭代算法的设计和对应岭估计的构造两方面切入,研究正则化函数的选取及特点,并深入分析其模型参数辨识的机理,说明正则化参数与广义岭估计的最佳岭参数的耦合性。该方法可操作性强,可保证参数迭代的收敛性,对于正则化函数的构造和参数估计的统计特性分析均有规则可循。缺项多项式和制导工具误差系数求解的数值例子表明,该方法具有有效的一体化模型选择和参数估计功能。