H_∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

 在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度;但是,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,同时,估计精度也较高,有效地克服了 Kalman滤波器存在的局限性。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

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。     

两类n阶非线性方程的两点边值问题

已有人利用上下解方法讨论过非线性n阶常微分方程两点边值问题解的存在性，而边值问题是否存在上下解是很难判别的，在文中，用初等方法讨论了两类n阶非线性方程满足两点边界条件的边值问题解的存在性、唯一性，并对解的存在性唯一性区间进行了估计。     

用胞映射法分析双线性结构刚度的机翼颤振

将映射轨迹追踪技术引入基于空间Poincar啨截面的胞映射方法中 ,并定义初值分析空间 ,以适应分析高维动力系统运动类型初值域的需要。改进后胞空间中胞的数目大大减少 ,计算时间缩短 ,运动特征的确认更为准确。应用该方法研究扭转方向具有双线性结构刚度因素的机翼颤振问题 ,结果显示 ,初始条件对系统动力学行为有着很大的影响。当两段刚度之比小于某临界值时 ,随着机翼颤振速度增大 ,不同的初始条件会导致平衡点、极限环振动、复杂的周期运动、混沌和发散运动等不同的运动形式     

镀钴碳纳米管/环氧树脂基复合材料的制备及其微波吸收特性研究

采用化学镀法制备了表面镀钴的多壁碳纳米管，并将其均匀分散在环氧树脂基体中固化成膜，形成镀钴碳纳米管／环氧树脂基复合材料。采用透射电镜、X射线衍射及振动样品磁强计等对镀钴碳纳米管的形貌、微结构与磁性能进行了表征，还采用数字化网络分析仪对该复合材料在0．5～40GHz频段内的微波吸收特性进行了研究。结果表明：在相同的碳管质量分数(1％)和吸波介质层厚度(2．0mm)等条件下，与纯碳纳米管相比，表面镀钴碳纳米管的吸收峰往高频方向移动，吸收强度略有增加，但吸收频带并没有宽化趋势。     

基于DCT中频域数字水印算法研究

提出了一种基于DCT的图像水印算法,该算法充分利用人眼视觉系统特性,把水印嵌入DCT中频域中。保证了水印的不可见性。并用高斯低通滤波攻击和椒盐噪声攻击对算法鲁棒性进行检测。实例分析结果表明该算法具有较好的鲁棒性和隐蔽性。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

涡扇发动机早期退化性能的线性变参数估计

针对涡扇发动机线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,给出了一种新的早期退化航空发动机部件性能LPV滤波器设计方法.该方法采用仿射依赖于参数的二次Lyapunov函数,在仿射二次稳定性的基础上,引入多凸性引理将滤波器求解问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)约束下的凸优化问题,避免了求解参数化线性矩阵不等式(Parameterized linear matrix inequalities,PLMI)约束下的优化问题.针对某型早期退化涡扇发动机的仿真表明,该方法能以较高精度估计性能退化参数,且鲁棒性强,增益调度简单,具有一定的工程意义.