基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

弱太阳闪烁中的深空探测信道预测

为提高探测器发射机功率利用率,在探测器和地球间建立可靠的传输链路,弱太阳闪烁中的信道预测十分重要。分析了行星聚合和太阳闪烁的物理特性,建立了弱太阳闪烁条件下的深空探测信道的Rician模型,并得出了当Rician因子大于10dB时近似为高斯信道的结论。通过分析闪烁功率谱,可以采用二阶AR模型预测信道。应用修正的Yule\|Walker方程,提出了基于AR模型的信道预测方法,预测结果表明：幅度起伏一步预测误差在±0.005dB内,三步预测误差在±0.01dB内。
     

基于线性预测和空间平滑的自适应波束形成技术

结合虚拟阵元扩展和协方差矩阵解相干提出了一种相干信号环境下的自适应波束形成方法,与经典的前后向空间平滑自适应波束形成算法相比,它不仅实现了协方差矩阵解相干,而且没有损失阵列孔径和增益,同时得到更高的输出信干噪比(SINR).计算机仿真验证了该算法的有效性.     

预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用

讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用ＦIＲ数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明：应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。     

《阿凡达》——人类未来科技的一面镜子

<正>如果说《哈利波特》是人类想象力的试金石,电影《阿凡达》则是人类未来科技的一面镜子。新年伊始,好莱坞大导演詹姆斯·卡梅隆执导的《阿凡达》在全球热映。这部最新科幻大片打造了一个瑰丽神秘的世界,尽管人人知道这     

卫星参数趋势预测EMA熵组合算法

卫星遥测参数的趋势变化状态对卫星故障预测的判断起到重要的指导作用,立足于遥测参数特性,提出等高线预测方法,从特征数据出现的时刻对参数进行趋势预测。为了提高预测精度,引入EMA(增加期望模式)误差分析模式,结合之前提出的新息灰预测模型,根据熵组合基本原理建立基于EMA熵组合预测模型。通过工程数据仿真计算,并利用预测有效度对各种算法进行评估,结果验证了基于EMA的熵组合预测模型的正确性和可靠性。     

品牌资讯

"新思维,飞未来"新飞电器新标识发布会近日,新飞电器在上海Gran Melia Hotel召开"新思维,飞未来"新飞电器新标以发布会跨越28个春秋,见证一代中国家电业的发展和腾飞,新飞电器自品牌创立以来首次升级全方位形象,并以一场华丽炫目的发布会向全国媒体进行统一发布。回望过去,新飞电器有着极其辉煌的年代,在中国改革开放初期的80年代初期,新飞电器儿乎占据着中国冰箱市场的半壁江山。立足当下     

地震前兆预测

美国大学的地球物理学家发现，大陆内部发生的地震可能是数十甚至数百年前大地震的余震，而不是下一个大地震的前震。在地震前兆研究中，用前震来预测下一个大地震的方法，现在只适用于板块边界地区，不适用于内陆。     

利用Hp分量预测空间环境地磁活动指数Kp

地磁场扰动可以引起近地空间环境(包括电离层和磁层)一系列变化,地磁Kp指数是空间天气扰动的重要参考指标.采用地球同步轨道GOES-8卫星监测到的垂直于同步卫星轨道平面的地磁分量Hp数据,分析了地磁Kp指数与Hp分量波动幅度间的统计关系,结果显示,Hp分量的变化与Kp指数具有很好的相关性.利用回归分析和RBF神经网络方法,建立了Kp指数现报模型,根据地球同步轨道地磁场Hp分量的变化,计算出相同时段的Kp指数.监测结果表明,预报方法具有一定的有效性和实用性,特别是人工神经网络模式计算的Kp指数与实测结果吻合很好.利用此方法能够在不依赖于地面地磁探测数据的情况下,快速预报地磁扰动,及时为空间天气保障提供参考.同时,鉴于中国即将发射的风云四号搭载有地磁场探测仪,本项研究可为自主数据的应用奠定基础.