先验模型在载人飞船轨道返回泄压中的应用简

载人飞船返回前为保证正常分离而采用了泄压的模式.分析返回泄压影响轨道的问题,建立相应的简化轨道泄压力经验模型,利用载人飞船返回前的测轨数据进行分析,得到了一致的泄压摄动加速度,并将该参数和模型应用于神舟十号载人飞船返回过程中.结果表明,飞船轨道预报至返回制动点的精度达到百米级,与以前的飞船返回过程相比有效提高了制动点的预报精度.     

基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制研究

 为了改善训练样本数受限的非均匀杂波环境中的系统检测性能,研究了基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制算法。提出了使用经真实杂波信息白化后的先验杂波协方差矩阵与单位矩阵之差的谱范数,来定量评估杂波先验知识的准确程度,并给出了真实杂波协方差矩阵未知时的矩阵谱范数估计方法。结合先验知识定量评估结果,获得了具有先验知识约束时的杂波协方差矩阵最大似然估计方法。分别基于多脉冲相参雷达以及空时自适应雷达进行了杂波建模,在此基础之上分析了算法性能。仿真结果证实了该算法优于使用样本协方差矩阵及先验杂波信息形成杂波抑制权值的性能。     

基于环型知识地图的网络信息资源导航

针对网络信息空间所处的混沌状态,结合知识地图的基本思想,提出一个基于环型知识地图的网络信息资源导航技术框架,并设计和实现了项目合作网络信息导航实验系统.该系统遵循了知识地图的构建原则,可以提供清晰的知识关联和有效的知识链接服务,充分体现了环型知识地图应用于网络信息资源导航中的巨大优势.     

车辆导航系统中超前滞后校正方法

分析了车辆导航系统中超前滞后产生的原因,提出了利用地图匹配MM(Map Matching)进行GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统超前滞后校正的方法.该方法是将超前滞后误差归结为GPS误差,先利用GPS沿道路垂直方向上误差的可观测性进行GPS误差校正,再将校正的GPS信息与DRS信息进行卡尔曼滤波,从而减少组合导航系统超前滞后误差.仿真结果表明上述方法是行之有效的.      

Behrens-Fisher问题的信赖与贝叶斯精确区间估计

两正态总体均值与标准差均未知时的均值差的区间估计问题,称为Behrens-Fisher问题。给出了问题的共轭型先验与无信息先验下的Bayes精确区间估计及其计算方法,并指出可信水平为γ时无信息先验的Bayes精确区间估计与Fisher的Fiducial水平为γ的Fiducial精确区间估计在数值上一致。将Welch&Aspin近似与无信息先验的Bayes精确区间估计作比较,结果显示此近似一般偏冒进,故对重要的工程问题建议使用Bayes(或Fiducial)精确区间估计。     

基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究

高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。     

附加先验轨道约束的LEO几何法实时精密定轨验证分析

低轨卫星的实时精密定轨能够极大拓展其完成复杂科学任务的能力,例如实时环境监测、机动控制和卫星自主导航等.本文根据几何法实时精密定轨模型,提出了附加LEO先验轨道约束从而改善实时定轨的精度、收敛速度和稳定性的构想.分别采用广播星历、超快速星历预报部分和实时精密星历,设计了6种实时定轨方案,并利用Swarm-A,B,C星7天的观测数据进行方案验证与分析.结果表明,使用广播星历、IGU和IGC星历的方案精度递增,附加先验轨道约束能够进一步提升精度.使用IGC星历并附加标准差为1m的先验轨道约束后,在径向、切向和法向的定轨精度分别达到6.12cm,5.55cm和4.98cm.此外,附加先验轨道约束能够显著提升收敛速度,使用IGC星历平均收敛时间约为31min,附加标准差为1m的先验轨道约束后收敛仅需约4min.      

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。      

维修性增长的Bayes方法

对指数维修产品作m个阶段的维修性试验，第i阶段的修复率地(i=1，2，…，m)满足顺序约束条件：μ1≤μ2≤…≤μm，据此，本文用Bayes方法估计了修复率μm(或平均修复时间MTTR Mm)。在取共轭型先验分布或无信息先验分布时，推导了μm的边缘后验密度及其Bayes精确可信下限，为满足工程实践的需要，还推导了μm的Bayes近似可信下限，并用数值例说明了这些方法。     

基于权重的地图匹配算法研究

地图匹配算法如今被广泛用于GPS导航、城市道路交通状态分析等领域。当今城市交通网络复杂,数据量大,现有的地图匹配算法在精度和效率上无法同时满足。本文通过对传统的基于权重的地图匹配算法进行改进,引入网格划分的概念,对最短距离、方向、相对位置的权重叠加,来提高匹配过程的效率。该算法有效地利用GPS定位点的信息,正确、高效地完成匹配过程。