基于融合处理多系统接收机钟差的伪距单点定位算法研究

多模导航定位较高的定位条件(需可见卫星总数大于5颗)限制了其在城市等卫星遮挡较严重的地区充分发挥多系统的优势。基于Kalman滤波,提出一种将多系统接收机钟差融合为一个系统接收机钟差的多模伪距单点定位数据处理算法,解决了多模导航定位在可见卫星数少于6颗大于3颗时无法定位的情况。分析了GPS、北斗和GLONASS三系统一天的观测数据,结果表明,多系统接收机钟差融合后只需可见卫星总数大于3颗即可进行多模伪距单点定位。     

空速管位置误差值的试飞测试

提出了试飞测试空速管位置误差值的新方法──以机载无线电高度表为高表的测试基准，在飞机的全M数范围内定高水平飞行，以最经济的试飞方式完成测试。应用于鉴定L8型飞机空速管位置误差的符合性，效果良好。还提供了符合性的试飞鉴定数据表。     

洗出滤波算法在飞行模拟器中的应用

介绍了六自由度运动平台的洗出滤波算法及其在飞行器地面滑跑阶段的实现。根据飞行仿真模块的输出,通过坐标变换、比例限制、信号洗出和滤波等,形成运动平台的驱动信号。该算法在不增加系统硬件的前提下,充分利用液压缸现有行程,逼真地模拟飞机俯仰、滚转、偏航、升降、纵向和侧向平移运动。     

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。     

导航星座的自主导航技术--卫星自主时间同步

基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程,从而可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过对星间双向测量数据的滤波处理,能够实现星座卫星时间精密同步。     

并行稀疏滤波在轴承声信号下的故障诊断

振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂，对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点，在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而，由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强，传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此，研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点，在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取，可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法，能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取，然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后，通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明，并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类，可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。     

预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法

雷达理论和实践都表明相干累积是机动目标探测行之有效的方法,但其性能会因脉冲回波处理间隔内未知距离和/或多普勒的徒动而降低。为解决这个问题,提出了一种贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法。首先,通过对脉冲压缩回波信号的距离频率进行翻转,就可从未翻转与翻转后的回波信号相乘的傅里叶逆变换中,提取出慢时间维描述待探测多目标运动轨迹的时频信号。视该时频信号中各目标运动轨迹为状态变量,获得的时频信号为观测,建立起多目标运动轨迹的状态空间模型。这样,据贝叶斯滤波推理出的目标运动轨迹,构建出快-慢时间维联合的二维匹配滤波器,就能补偿目标高速/机动带来的未知距离和/或多普勒徒动。理论分析和仿真实验均证明：所提算法适用具有复杂且未知运动状态的目标,且呈现出了优于文献报道方法的性能。