基于智能手机信息的行人无缝定位实现研究

微电子技术的日益发展促使智能手机传感器性能获得极大提升,智能手机逐步成为行人导航定位的关键设备,为人们提供各类位置增值服务。针对行人室内外一体化高精度导航需求,基于智能手机自身的多传感器实现了一套行人室内外无缝定位系统,并采用手机光、磁、惯性、卫星传感器信息融合优化了室内外判别性能。在Eclipse环境下基于Java语言设计实现了智能手机室内外无缝定位软件,实验结果表明,行人室内外无缝定位软件能够实现行人室内外无盲区、高精度定位。     

带有执行器约束条件的模糊自适应反步控制

针对高超声速飞行器在飞行控制过程中存在外界干扰以及考虑执行器的动态特性等问题,结合飞行器纵向模型的特点,考虑舵的动态特性,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于指令滤波器采用Backstepping控制方法的高度控制器。模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性。运用Lyapunov理论分析闭环系统的稳定性,证明了包含跟踪误差在内的所有信号满足半全局一致稳定。最后通过仿真对控制器的控制效果进行验证,得到了较为满意的控制效果。     

复杂电磁条件下的辐射源信号分离方法

针对复杂电磁环境下的辐射源信号分离问题,提出了一种基于数字信道化的分离方法。该方法首先基于滑动离散傅里叶变换设计了二级信道化结构,该结构可将不同类型的同时到达信号划分至不同信道;随后,设计跟踪滤波器对各信道输出峰值进行跟踪,利用跟踪结果完成时域交叠信号在时频域的分离,并在此基础上通过反变换获得不同信号的时域波形;仿真实验验证了文中所提算法的有效性。     

射流预冷试验防水温度传感器设计

为解决射流预冷试验中遇到的常规带罩温度探针接点遇水问题,基于气液两相流环境设计了1种防水温度传感器。通过设计滤水和隔热结构,避免了水对测量结果的干扰。现场校准试验结果表明:在100～450℃,该传感器的测温值比常规带罩温度探针的低1.0%～1.1%。射流预冷试验结果表明:防水传感器在一定水气比下是有效的;与常规带罩温度探针反向测试的截面平均总温估算值对比表明,在来流343.3℃、水气比5.5%的工况下,在雾化充分的测量截面,剔除个别遇水测点,防水传感器测温值明显比热电偶的高,差值最高达11.8%。,说明防水传感器可以有效减小传热误差。     

非视距误差神经网络改正的超宽带定位模型研究

非视距环境是造成超宽带定位系统精度下降的主要原因。由于非视距环境的测距精度下降难以通过常规计算方法建立改正模型,提出了一种基于反向传播算法的神经网络改正的超宽带稳健定位模型。该方法通过反向传播神经网络的自适应学习方法建立了一种超宽带非视距误差改正的稳健定位模型,实现了在非视距环境下超宽带定位精度的提升。首先采集非视距环境下超宽带测距值,提取超宽带在非视距环境下的坐标序列,计算得到误差序列,然后通过反向传播神经网络建立误差改正模型预测得到标签的误差改正值,最后使用超宽带Kalman滤波定位模型进行超宽带定位,从而消除非视距环境对定位精度的影响。通过对比实验分析,本模型较多项式拟合模型超宽带测距精度提高46.8%,定位精度提高43.4%;较多面函数拟合模型超宽带测距精度提高28.2%,定位精度提高26.2%。实验结果表明,反向传播算法的神经网络对超宽带非视距定位模型的误差改正有很好的效果,对超宽带定位精度的改正效果显著。     

基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。     

一种基于线性规划的频率编码旁瓣抑制方法

频率编码信号具有较好的距离-多普勒分辨率、优良的低截获和抗干扰能力,但其旁瓣较高,不适用于检测动态范围大的海面多目标场合。采用失配滤波器法降低旁瓣电平会导致旁瓣宽度展宽,强目标旁瓣宽度展宽,反而遮盖了附近的弱目标。采用脉间码型捷变法,旁瓣抑制效果达不到实际应用要求。文章结合着2种方法,设计一种复合的旁瓣抑制方法。仿真结果表明,在相同信噪比损失和旁瓣宽度的情况下,本方法比失配滤波器法,峰值旁瓣比提高了7.5 dB;在积累相同的脉冲个数情况下,比脉间码型捷变法则提高了18 dB。     

用PSPICE实现电子电路的分析与设计

本文不一个有源低通滤波器的设计及其群时延均衡的过程,。具体说明了PSPICE在电子电路分析和设计中所起的作用。     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

基于改进平方根无迹卡尔曼滤波方法的涡扇发动机气路状态监控

针对涡扇发动机气路状态监控存在模型未知或不准确导致滤波效果下降甚至发散的问题,研究了一种融入高斯过程回归（GPR）的改进平方根无迹卡尔曼滤波（UKF）方法.该方法利用GPR对训练数据进行学习,建立发动机气路部件状态监控的GPR模型,替代UKF方法中的非线性系统模型;采用超球体单形采样和平方根滤波方法来提高滤波的计算效率和数值稳定性.仿真结果表明:训练的GPR模型解决了UKF方法对发动机原系统模型和噪声协方差矩阵依赖性的问题;与扩展卡尔曼滤波（EKF）和平方根UKF方法相比较,改进平方根UKF方法精度更高,对健康参数的估计精度达到99.9%,实现了对涡扇发动机单个和多个气路部件健系参数的有效跟踪.