一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

NASA风险管理探析

介绍了NASA风险管理的进程,研究了"基于风险信息的决策(RIDM)+持续性风险管理(CRM)"的全局性质的风险管理模式,并进一步说明了风险管理的流程和方法。在此基础上,结合NASA风险管理模式,对我国航天型号研制风险管理提出了相关建议。     

月地高速再入返回航天器时统设计及验证

月地再入返回航天器在第二宇宙速度下实现服务舱和返回器分离,返回器以半弹道跳跃方式准确地再入并着陆在预定回收区,为了保证返回器的导航精度,对返回航天器的时间精度有一定的要求。为此,文章提出适用于二级信息拓扑结构的多舱段航天器的器上时间维护系统(简称"时统")和相应的地面验证系统设计。通过理论分析和地面验证试验,并结合月地高速再入返回航天器真实在轨飞行数据分析,证明此时统设计能够在较长时间内使月地再入返回航天器的器上时间精度保持在较高的水平。     

基于神经元的容错组合导航系统设计

本文讨论了容错组合导航系统中的多传感器信息融合问题，提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验，验证了这种方法的可行性，并分析了该研究领域所存在的问题，提出了可能解决的技术途径，并预测了未来的发展趋势。     

使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。     

熵理论在组合导航系统信息结构中的应用研究

组合导航就是采用多个导航传感器,通过信息融合技术,对测量结果进行重新整合。本文以亚音速飞行器为背景,通过对组合导航系统熵的结构进行研究,分析了组合导航系统的信息结构。结果表明,组合导航系统的最优控制规律等效于导航系统的最大熵原理。     

基于分散化信息滤波的移动机器人定位

给出分散化信息滤波的最优性证明和保证最优性的条件 ,讨论了分散化信息滤波在故障检测和多传感器融合中的优势 ,提出一种在不影响分散化优势的情况下可以减小通讯量的滤波器结构。最后的仿真例子说明该方法在移动机器人定位应用中的有效性。     

新一代运载火箭地面测试发控系统一体化设计概述

系统介绍了以民用新一代运载火箭 (系列 )为背景 ,以一体化的设计思想为指导原则 ,开展的地面测试发控系统的研究、设计工作 ,着重论述了以控制系统为核心的一体化设计的必要性和可行性 ,同时对地面测试发控系统设计方案和总体布局进行了概括阐述