一种提高测量CCD成像系统MTF精度的数据处理方法

根据刃边图像的特点,采用中值滤波法、多剖线平均法以及局部滤波法对图像中的噪声进行前期处理,去噪效果好,使图像的有用信息损失小,提高了测量CCD成像系统调制传递函数的精度。实验表明,本文的数据处理方法能有效的提高测量CCD成像系统的传递函数的精度。     

真航向测量系统初始对准中的UKF应用研究

研究了“真航向测量系统”（简称TNDS True North Determination System) , TNDS组合中等精度的INS和MS860型GPS系统,应用UKF (Unscented Kalman Filter）最优估计滤波算法,实现的高精度快速初始对准。论文重点推导了TNDS初始对准的非线性误差模型,并实现了TNDS中基于该模型的UKF滤波,TNDS系统的UKF组合初始对准算法最后进行系统试验测试。试验数据表明：采用了UKF滤波后,TNDS的航向初始对准中,航向失准角为25. 时,达到同样的对准精度0.1. , INS自对准时间由原来的2879s缩短为179s;纵横摇的失准角对准到同样的精度内,时间相应的减小了一个量级;同时TNDS速度的发散也得到了抑制。
      

基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

基于小波倒谱模型的滤波处理技术及其在超声应力检测中的应用

在超声检测中,应力是通过超声时间延迟来测量的,而超声回波的时间延迟对噪声非常敏感。噪声严重影响应力的测量精度,噪声引起的时间延迟甚至与应力引起的时间延迟处于同一量级。而以往消噪处理都是基于盲信息,没有考虑系统响应特点,消噪效果不好,需一种有效的消噪方法。提出了一种基于倒谱模型新的滤波处理技术,从系统响应的角度,建立超声通道的小波倒谱模型,并通过对钢轨应力测试信号进行滤波处理,试验结果令人满意。     

数字波束形成技术在雷达中的应用

由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难.对于阵列系统,往往采用自适应数字波束形成(ADBF)技术,来抑制强干扰和方向性干扰对有用信号的影响.给出了数字波束形成器的基本原理及其工程实现.     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.     

SINS快速精确传递对准技术研究

针对空间机动平台武器捷联惯性导航系统（SINS）快速精确动基座传递对准问题,采用适于空间武器SINS动基座姿态传递对准的数学模型,提出将预测滤波方法应用于空间机动平台武器SINS的传递对准中。该方法能够在线估计并修正系统模型,提高状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性,同时也降低了系统状态变量的维数,减小了计算量。仿真结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度都明显优于标准Kalman滤波,有效地提高了空间机动平台武器SINS动基座传递对准的精度和速度。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域,研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容,文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前,对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向,通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点,探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合,这对研究更为先进的单目标跟踪技术,进一步提高跟踪精度和整体性能,具有一定的参考价值。此外,文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来,广泛应用于工程实践中;探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法;考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。