基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

用于遥感卫星数传的新型波导阵列组合天线

从新的设计理念出发，提出一种新型的波导十字阵列组合辐射天线替代了赋形反射面天线，用于低轨遥感卫星的数传系统。文中论述了该天线的设计思路、设计过程，并列出了天线的主要性能。最后还简述了该天线在国内卫星上的应用及我国未来低轨遥感卫星数传天线的发展趋势。该天线已在我国多个卫星上成功应用。这种波导阵列组合天线结构紧凑、尺寸小，具有与国外通用的赋形反射面天线基本类似的性能，可达到星载数传天线的预定要求，而且为星载遥感器及其他载荷留出了更大的对地安装空间。     

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

Matching suitable feature construction for SAR images based on evolutionary synthesis strategy

In the paper,a set of algorithms to construct synthetic aperture radar（SAR）matching suitable features are frstly proposed based on the evolutionary synthesis strategy.During the process,on the one hand,the indexes of primary matching suitable features（PMSFs）are designed based on the characteristics of image texture,SAR imaging and SAR matching algorithm,which is a process involving expertise;on the other hand,by designing a synthesized operation expression tree based on PMSFs,a much more flexible expression form of synthesized features is built,which greatly expands the construction space.Then,the genetic algorithm-based optimized searching process is employed to search the synthesized matching suitable feature（SMSF）with the highest effciency,largely improving the optimized searching effciency.In addition,the experimental results of the airborne synthetic aperture radar ortho-images of C-band and P-band show that the SMSFs gained via the algorithms can reflect the matching suitability of SAR images accurately and the matching probabilities of selected matching suitable areas of ortho-images could reach 99±0.5%.     

导航星座的自主导航技术--卫星自主时间同步

基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程,从而可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过对星间双向测量数据的滤波处理,能够实现星座卫星时间精密同步。     

Unscented Kalman滤波在空间飞行器被动测距中的应用

介绍了Unscented Kalman滤波及其空间飞行器被动测距中的应用。Unscented Kalman滤波通过设计少量的sigma(抽样)点,计算这些点经过非线性函数的传播,获得滤波值基于非线性方程的更新。Unscented Kalman滤波避免了广义Kalman滤波等线性化方法的缺点,并提高了滤波精度。     

测量数据中色噪声处理方法探讨

针对经纬仪对高速运动目标测量数据的色噪声处理问题进行了分析探讨。介绍了目前对经纬仪测量数据随机误差进行处理的常用方法,指出了该方法对色噪声处理存在的问题,在对测量序列相关性采用差分方法进行分析的基础上,提出了对色噪声数据采用的两种处理策略——非相关转换法和相关数据平滑法,详细介绍了两种处理策略的计算过程和方法,并通过实测数据的处理实例,验证了所提出处理策略的有效性和合理性,最后对两种方法的特点进行了比较分析。     

提高卫星自主导航精度的滤波算法和仿真

如何实时准确地对系统误差进行估计和校准提高基于“地-日-月”测量的卫星自主导航精度的一个重要途径。针对这一问题,将系统误差作为新增的状态向量,设计了轨道参数状态与系统误差状态解耦估计的两步滤波算法,该算法在估计轨道参数的同时校准系统误差,数学仿真结果表明,采用文章所提出的滤波算法可以将自主导航的位置精度从10km(3σ)量级提高到300m(3σ)左右。     

拟线性最优平滑滤波及其应用

在普通推广卡尔曼滤波（Ｅ．Ｋ．Ｆ．）的基础上，提出了一种更加适用于非线性状态方程和观测方程的改进的滤波算法－－拟线性最优平滑滤波（Ｑ．Ｌ．Ｏ．Ｓ．Ｆ．）算法，在求该滤波算法的状态转移矩阵时，加进了二阶导数项，同时线性化的标称值取为单步平滑值，降低了非线性对滤波的影响，提高了滤波精度。通过对某歼击机的仿真飞行试验数据及实测数据的处理，表明该算法比普通推广卡尔曼滤波具有更好的收敛性、精确性。     

自学习自适应INS／Doppler组合导航系统

本文通过引入文［１］提出的自学习适应Ｋａｌｍａｎ滤波，而将氢此组成的具有自学习功能的智能组合导航系统直接建立在噪声分布密度的异步自学习估计上，由于此时的ＬＡＫＦ在每次重复滤波实验后可离线异步地学习模型与量测噪声的统计特性，从而可有效地避免滤波发散现象并能确保实时性。文中结合某飞行器，对ＩＮＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ组合导航系统进行了仿真研究，所得结果十分满意。