一种新的加权最小二乘支持向量回归机及其对性能退化航空发动机推力估计的应用(英文)

要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。     

基于无奇异变换的卫星广播星历拟合算法

针对导航卫星轨道偏心率近似为0,致使卫星轨道的近地点角距定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵（H^TH）奇异的问题,本文提出基于无奇异变换的广播星历参数拟合算法,引入无奇异轨道根数代替经典开普勒根数,推导了空间目标位置矢量对基于无奇异轨道根数的广播星历参数偏导数矩阵,利用变换后的观测方程迭代拟合得到改进广播星历参数,再将结果归一化到基于开普勒根数的广播星历参数。最后利用仿真算例验证了所推公式和算法的合理性。     

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

一种地球紫外中心快速提取方法

针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式（LBP）算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。     

基于STLS的卫星质量质心在轨估计

提出了一种使用结构总体最小二乘(Structured Total Least Squares,STLS)进行卫星质量和质心参数在轨估计的方法。其相对于现有方法有三个优点:采用完整的动力学模型,考虑敏感器测量误差,估计模型中不包含误差很大的推力值。首先推导了卫星质量和质心参数的估计方程,将其化为STLS模型的形式,对该模型定义了质量质心参数的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured Total Least Norm,STLN)算法进行具体求解。证明了当敏感器噪声为高斯分布时,该估计为极大似然估计。仿真结果验证了该STLS估计方法的有效性。     

用参数辨识法进行直升机悬停性能拓展

准确计算直升机在不同飞行状态的有效气动参数对于确定直升机飞行性能具有重要意义。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象以及直升机状态和环境条件的变化,准确预估气动参数有较大难度。为此,采用无量纲分析法建立直升机悬停状态的数学模型,首先对参数重组,确定了几个悬停状态重要参数,包括气动参数和直升机状态参数;然后,以直-9×型直升机为例,结合实际试飞数据,提出了用最小二乘法对该模型进行参数辨识的方法;最后,通过相关性分析,确定了辨识方法的可行性,并将辨识结果有效地用于直升机悬停性能拓展。结果表明,这种利用参数辨识进行性能拓展的方法是可行的,由于辨识结果是利用实际试飞数据确定的,拓展结果具有较高的可信度。这种数据处理方法可有效减少试飞周期,节约试验成本。     

高分辨率多径时延测量算法

提出一种基于最小二乘准则的高分辨率多径信号时延测量方法。对参考信号作三阶样条插值获得每条多径信号最小二乘意义的最优估计,用每条多径信号的测量值重构接收信号,通过反复迭代使重构信号是接收信号最小二乘意义的最优估计,实现多径信号的时延测量。仿真结果表明：新算法在低信噪比、窄带信号条件下仍能获得较高的时延测量精度,性能优于MUSIC类时差测量算法。     

一种提高热电阻测温准确性方法研究

分析了工业铂、铜热电阻电阻-温度特性,以工业铂电阻温度传感器为例,给出了一种提高热电阻测温准确度的方法。通过对工业铂电阻进行多点测试,利用最小二乘法对测得数据进行拟合,得出新的电阻-温度转换公式和分度表。通过试验数据的比较表明,使用该方法可以提高传感器的测温准确性。     

A point-wise least squares spectral analysis (LSSA) of the Caspian Sea level fluctuations,using TOPEX/Poseidon and Jason-1 observations

The Caspian Sea has displayed considerable fluctuations in its water level during the past century. Knowledge of such fluctuation is vital for understanding the local hydrological cycles, climate of the region, and construction activities within the sea and along its shorelines. This study established a point-wise satellite altimetry approach to monitor the fluctuations of the Caspian Sea using a complete dataset of TOPEX/Poseidon for the period 1993 to the middle of 2002, and its follow-on Jason-1 for the period 2002 to August 2009. Therefore, 280 virtual time-series were constructed to monitor the fluctuations. The least squares spectral analysis (LSSA) method is, then employed to find the most significant frequencies of the time-series, while the statistical method of principle component analysis (PCA) is applied to extract the dominant variability of level variations. The study also used the observations of TOPEX/Poseidon and Jason-1 over the Volga River along with 5 years of Volga’s water discharge to study its influence on the Caspian Sea level changes. The LSSA results indicate that the lunar semidiurnal (M2) and the Sun semidiurnal (S2) frequencies are the main tidal frequencies of the Caspian Sea with the mean amplitude of 4.2 and 2.8 cm, respectively. A statistically significant long-term frequency (12.5-years period) is also found from altimetry and tide gauge observations. A phase lag, related to the inter-annual frequencies of the Volga River was detected from the point-wise time-series showing level propagation from the northwest to the southeast of the sea. The cross-correlation between the power spectrum of Volga and that of the northern-most, middle, and southern-most points within the Caspian Sea were respectively 0.63, 0.51 and 0.4 of zero-lag correlation, corroborating the influence of the Volga River. The result of PCA also shows that different parts of the Caspian Sea exhibit different amplitudes of level variations, indicating that the point-wise approach, when employing all available satellite measurements could be a suitable method for a preliminary monitoring of this inland water resource as it gives accurate local fluctuations.     

DSSS卫星通信中窄带干扰的盲检测与消除研究

建立了干扰条件下的接收信号模型,提出了干扰抑制方案。利用信号谱包络的相似性 ,给出了基于滑动窗最小二乘的干扰盲检测方法,进而根据对消的思想消除窄带干扰。仿真 结果表明该方法能有效抑制DSSS卫星通信中常见的窄带干扰。