目标跟踪（定轨）中的信息融合估计技术

本文对目标跟踪中的多源信息融合估计问题进行论述,讨论了多个观测站对同一目标观测时的分布式和中心式融合估计问题,对Bayes融合的算法问题提出了技术途径。     

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

一种关于目标与安全管道相对位置估算方法

针对靶场试验安全控制中目标与安全管道位置估算的实际需求,结合靶场实时数据处理要求,提出了利用滑动窗口技术,动态载人理论弹道数据,并采用折半查找和KNN查询相结合的思想实现了目标与理论弹道最近邻点查询,完成了飞行目标与理论规划航迹间的位置等参数偏差查询。利用区间估计原理,给出了目标与安全管道相对位置估算方法,解决了传统试验中无法对目标与管道边界的接近程度进行量化的问题。     

基于最大似然估计法的加速度计误差参数标定方法

为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于最大似然估计的模观测标定方法。在考虑噪声影响的情况下建立加速度计的误差参数模型,运用最大似然估计法对误差参数进行标定计算,并将标定结果的精度与所考虑参数模型的克拉美限相比较。结果表明,与传统标定方法相比,该方法标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值。     

DOA estimation and mutual coupling calibration with the SAGE algorithm

In this paper, a novel algorithm is presented for direction of arrival（DOA） estimation and array self-calibration in the presence of unknown mutual coupling. In order to highlight the relationship between the array output and mutual coupling coefficients, we present a novel model of the array output with the unknown mutual coupling coefficients. Based on this model, we use the space alternating generalized expectation-maximization（SAGE） algorithm to jointly estimate the DOA parameters and the mutual coupling coefficients. Unlike many existing counterparts, our method requires neither calibration sources nor initial calibration information. At the same time,our proposed method inherits the characteristics of good convergence and high estimation precision of the SAGE algorithm. By numerical experiments we demonstrate that our proposed method outperforms the existing method for DOA estimation and mutual coupling calibration.     

某型飞机后减速板振动试验

某型飞机后减速板在部队使用中多次出现减速板梁断裂、蒙皮裂纹等故障 ,打孔加型材结构改进方案经实际飞行测试取得了满意效果。为给出打孔加型材结构改进方案的使用寿命 ,进行了 2种结构后减速板的地面振动对比试验。本文对后减速板地面振动对比试验方法进行简要介绍。     

噪声载荷作用下薄壁柱壳结构的随机振动响应的估算方法

给出了噪声载荷作用下薄壁柱壳结构随机振动加速度响应功率谱密度的计算公式和计算方法,并与实际测量获得的加速度响应功率谱密度进行了比较,计算的功率谱与实测的功率谱具有较好的一致性,说明这种估算噪声载荷作用下薄壁柱壳结构随机振动加速度响应功率谱密度的方法是合理可行的。用同样方法导出的Von Mises应力响应的功率谱密度及其均方值的计算公式,可直接用于疲劳强度分析。      

截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。