一种改进的强跟踪 UKF 算法及其在 SINS 大方位失准角初始对准中的应用郭泽,缪玲娟,赵洪松简

 针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法

一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。     

基于MSC.Patran/Nastran的复合材料层合板稳定性优化

建立了基于MSC.Patran/Nastran的PCL二次开发优化系统。优化分两级,第一级采用直接搜索法和正交试验法相结合优化分层厚度;第二级利用遗传算法优化铺层顺序,最终获得最佳铺层。经算例验证,该方法原理简单,易于实现,具有很强的实用性和通用性。     

基于抗差自适应滤波的轨道在线检测

针对测量机器人在大型导轨检测中的应用设计了一套动态跟踪检测系统。由于受各种干扰的影响,系统测量得到的测量值与目标真实状态往往不尽相同,因此提出了一种基于Singer模型的抗差自适应滤波算法。首先,采用Singer模型建立目标的运动模型;在此基础上,发展了抗差自适应滤波技术来进行在线测量数据处理;最后,进行了轨道检测的跟踪测量应用。结果证明,该系统未经滤波处理时的测量误差能够达到mm级,通过滤波能够对测量数据进行平滑处理,准确定位误差点,降低了检测误差,能够满足长轨道在线检测的准确度要求。     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

太阳X-EUV成像望远镜的图像优化处理

太阳X-EUV成像望远镜主要用来监测和预报影响空间天气变化的太阳活动,成像资料专门服务于空间天气预报研究.为了满足望远镜的空间适应性,望远镜获取的图像会受到其结构调制形成的噪声干扰.本文主要对望远镜所获取的图像进行优化处理,讨论了傅里叶变换的物理意义及其在图像处理中的应用.通过二维离散傅里叶变换,将图像变换到频率域空间;选用巴特沃思陷波滤波器滤波,通过程序设计,实际调试,在尽量减少图像失真的前提下,滤除图像中的周期性噪声.优化后的图像有利于进一步分析太阳活动现象.      

基于联合滤波器的高精度卫星定姿系统设计

设计了由陀螺、GPS姿态敏感器、红外地平仪和太阳敏感器构成的太阳同步极轨卫星姿态确定系统。提出联邦滤波器结构和算法,推导了各子系统的量测方程和姿态确定系统的误差状态方程。为规避对量测值进行非相关处理,采用减小GPS姿态敏感器输出的姿态滤波值作为系统滤波器量测值的频率的方法。仿真结果表明,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合,具有计算量小、精度高、可靠性好等优点。     

非结构化环境下月球车快速即时定位与制图方法

激光雷达的实时环境扫描与已构建环境模型之间的匹配是月球车即时定位与制图(SLAM)过程中的关键步骤,其收敛速度和准确性直接决定了SLAM的成败。月球表面是一种典型非结构化环境,其环境场景特征复杂。若通过三维激光匹配方式则传感器数据量大,特征匹配的难度高,实时性差。针对于此,本文提出了一种基于ICP算法的激光点扫描匹配方法－类等高线匹配方法,将二维激光雷达的实时扫描数据与已构建的三维环境高程图相匹配,利用RBPF粒子滤波实现位姿与地图状态的估计,采用自行研制的小型激光雷达硬件平台,较好地实现了月球车原理样机的快速SLAM过程。实验表明,基于该方法的即时定位与制图过程对于月球车位姿估计的鲁棒性强,实时性好。     

分布式卫星系统的协同导航估计方法

针对分布式卫星系统对合作目标的协同导航估计问题,提出了前端与后端结合的一种分布式协同导航方法。前端基于一致性算法对无迹卡尔曼滤波方法进行改造进而完成设计,后端基于协方差交集算法并利用快速权值计算方法以及非可加性参数融合方法进行设计。最后基于Matlab以及STK轨道传播模型进行了数值仿真,得到了预期的仿真结果,验证了方法的有效性。