村镇银行可持续发展的制约因素及对策研究——以河南省为例

村镇银行是我国新型农村金融机构的一种基本形式和新生银行形态,对农村社会经济发展具有不可或缺的重要作用.文章以农业大省河南为例,通过描述性研究和个案分析,深入系统地剖析了影响和制约河南村镇银行可持续发展的制度、功能、社会、定位、风险、结算和人力等诸多因素,并从村镇银行的外部保障环境营造、内部经营机制完善和国外经验借鉴等方面,提出了河南村镇银行可持续发展的基本路径和一系列对策建议.     

FY-2卫星应急章控技术的改进与实现

海上测控系统＂风云二号＂（FY-2）控制处理软件在应急章动控制中存在加速度负向过零时刻计算不准、应急章动控制反弹跳以及交叉控制过程脉冲前沿时间补偿等技术难点。在分析应急章动控制原理的基础上,提出了改进方案,并给出了软件实现的具体流程图。经过＂风云二号＂04～06星内部联调以及与测控中心联调任务的验证,软件计算结果准确,运行稳定可靠,实际控制效率较高。     

自均衡类椭圆函数滤波器

文章介绍了通信卫星转发器中使用的自均衡类椭圆函数滤波器的设计方法,这种滤波器采用了四腔双模列式结构,实现了一个虚轴和一个实轴传输零点对的传输特性。因此,它在带外衰减与带内幅度特性和带内群时延特性之间有了一个较好的折中。对实验室模型滤波器进行了电性能的测试,其结果表明已经达到了预期的设计目的。     

基于自适应SRCKF的空间非合作目标实时轨道确定

针对天基测角对非合作目标跟踪定轨的动力学模型简化误差问题,提出一种基于非线性预测滤波和SRCKF(Square Root Cubature Kalman Filter,平方根容积Kalman滤波)的自适应滤波方法.采用考虑地球J2摄动影响的轨道动力学模型作为状态方程,在跟踪滤波过程中,用NPF(Nonlinear Predictive Filter,非线性预测滤波)对动力学模型进行实时修正,利用SRCKF对修正后的动力学模型进行状态估计.将该方法应用于高轨航天器对非合作低轨目标的实时测角定轨任务中,进行数字仿真,仿真结果证明,该方法相比传统的滤波方法具有更高的精度、更强的鲁棒性和稳定性.     

基于三级滤波的民用飞机组合导航融合算法研究

高精度导航系统是民用飞机必备的机载航电设备。针对民用飞机导航传感器冗余配置特点,设计了一种基于三级滤波的组合导航融合算法。首先根据民用飞机传感器配置特点设计三级滤波架构,然后通过第一级卡尔曼滤波器的局部估计、第二级联邦滤波器的全局估计和第三级全局滤波器的最优全局估计,最终实现导航参数的最优全局估计。最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置、速度和姿态估计精度,能够满足民用飞机导航系统的高精度测量要求。     

基于X射线脉冲星的航天器自主导航数值分析研究木

基于X射线脉冲星的天文自主导航方法稳定、可靠、精度高.是航天器自主导航领域重要的发展方向.论文介绍了基于X射线脉冲星导航的基本原理,给出了脉冲星自主定位的滤波模型;基于扩展卡尔曼滤波导航算法,以地球同步轨道为例,分析了不同初始误差、轨道倾角、轨道偏心率以及不同脉冲星方位误差下的导航精度.仿真算例表明,在脉冲星方位误差为0.001"、脉冲到达时间测量误差为0.1μs的情况下,导航定位精度优于1 km,且对初始误差不敏感;脉冲星方位精度、脉冲计时精度、轨道面位置和轨道偏心率是影响导航精度的主要因素.     

一种形状自适应的嵌入式小波图像编码器

形状自适应的小波变换编码可以编码任意形状的物体,不但保持了物体的纹理信息,而且编码不会带来不必要的冗余.但是当对任意形状的物体进行小波变换时,会由于变换序列的长度、下采样位置的不同而带来一些变化.文章利用懒小波对任意形状的掩膜进行变换,并且采用9-7滤波器的提升小波形式,很好地解决了这些问题.最终通过修正的形状自适应的SPIHT算法,对任意形状物体的内部纹理进行编码压缩.与原始算法相比,性能提高了大约0.2 dB.      

空间粒子探测器中一种微电流测量电路设计

为了实现对空间粒子探测器中弱电流的测量,设计了以I-V变换、电压线性放大、二阶低通滤波和带阻滤波为主要结构的弱电流测量电路。通过I-V变换原理分析,为使电流信号尽量无失真地转变为电压信号,提出了选用高输入阻抗、高准确度的运放来构成I-V变换电路。根据弱电流的特性,从电路结构、参数设计方面,讨论了电路中噪声抑制和隔离的措施,来提高测量电路的性能。以高准确度运算放大器为核心部件,完成整个实际电路。该电路测量范围为10-7A^10-12A,最小可分辨电流为10-13A,响应时间不超过5ms,还具有漂移低、稳定性好以及价格低廉的优点。     

包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法

无人机（UAV）态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导,针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题,提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上,为了提高精度和稳定性,本文利用了列文伯格-马夸尔特（LM）优化的思想对迭代卡尔曼滤波（IEKF）算法进行改进,提出了一种LM-IEKF算法,并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上,考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声,现有的加性噪声模型难以适应,因此,进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法,通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度,并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明,与现有的EKF、IEKF算法相比,在仅含加性噪声的情况下,LM-IEKF算法具有更好的性能;在包含乘性噪声的情况下,Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声,与目前广泛使用的EKF算法相比,在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。