基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

基于GM(1,1)与灰区间估计的SPE通量水平长期预测

太阳质子事件（SPE,Solar Proton Events）是干扰日地空间最主要的源,大规模质子事件会影响在轨空间站实验设备的可靠性,有时甚至会威胁空间站的安全运行.提出一种基于灰色GM（1,1）和区间估计太阳质子事件预测方法;首先对1976—2010年SPE通量水平数据进行预处理,分别建立以发生时间为序列的一般SPE通量序列与极端SPE通量序列;之后将灰色GM（1,1）与区间估计相结合建立预测方法,融合反映一般SPE通量水平随周期性波动的活跃性调节系数,建立SPE通量水平长期预测模型;然后叠加不同SPE类型所得结果合成预测年份的SPE通量水平,给出未来一年或几年间SPE通量水平的变化范围;最后选取1976—2010年太阳质子事件年均值数据,分多批次预测1996—1998年和1999—2001年等SPE通量均值区间,结果表明各年实际发生SPE的通量均值均位于预测区间内,并且多年预测区间偏差最大值小于26%,实验结果还表明单次预测时长以2~3年为宜.     

基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法

分析了平行双目立体摄像系统的偏振约束特性,提出了一种基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法.左通道和右通道分别作为基本层和增强层,对右通道结合视差估计和运动估计得到最优的运动矢量预测值初值,采用不同的运动搜索方法,确定右通道最终运动矢量.若最优的运动矢量预测值是由视差估计得到的左通道运动矢量,则根据偏振约束,左右通道图像对应编码块的运动矢量在垂直方向上的分量相等,因而右通道只在水平方向上进行小范围的运动估计搜索,从而大大降低了右通道运动估计的计算复杂度.实验结果表明,在相同条件下,采用该算法编码一帧图像的运动估计平均时间分别只有采用全搜索块匹配算法、钻石搜索法和三步搜索法的0.27,0.58和0.67倍,编码速度得到显著提高.     

基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法

分别针对顺轨与逆轨拦截飞行轨迹的特点,设计了相应的剩余飞行时间（TGO）估计方法。该方法通过对弹目碰撞点的预测,降低了发射条件差异对TGO估计精度的影响。首先对线性比例导引运动方程进行变形,得到拦截弹飞行轨迹关于弹目距离的一阶微分方程,基于预测碰撞点,对不同初始发射角造成的积分结果误差进行修正,得出了2种拦截模式下的TGO解析表达式。通过与3种现有估计方法对比分析,验证了提出方法的实时性和估计精度,且能够优化制导性能。      

一种适用于CMMB系统的信道估计方法

在对导频符号处信道冲击响应估计以最小二乘(LS)准则的前提下,通过对正交频分复用(OFDM)系统中各种信道插值算法的分析及其在中国移动多媒体广播(CMMB)系统中的性能仿真,提出了一种适用于CMMB系统的信道估计方法。该方法在频率域中采用低阶维纳插值滤波方法完成,时间域采用线性插值完成。该方案不仅能降低系统的实现复杂度,而且能在恶劣的环境下获得良好的系统性能。     

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

基于经验分布的区间数据分析方法

现有区间数据分析的方法通常假设数据在某一区间上服从均匀分布,这在实际数据分析中通常是不成立的.针对此问题,在原始数据来源于连续分布的简单假设下,利用经过分布函数变换后的随机变量服从(0,1)上的均匀分布,分别采用经验分布函数和核估计对原始数据的分布函数进行估计.基于此设计变换,对变换后的数据进行均匀分布的假设检验,通过检验后进行后续的区间数据分析,使得均匀分布的假定得以成立,保证了统计理论上的严谨性.数据模拟结果表明,将经验分布函数变换后的数据作为研究对象,进行区间数据分析,所得到的统计建模结果更加合理且具有较强的解释力.      

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

基于ASTSMO和UIO的故障估计方法

针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题,提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器（ASTSMO）和未知输入观测器（UIO）的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界,避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题,并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先,通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统,其中一个子系统只受故障的影响,另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器,并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明,同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后,基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后,通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。