基于最小二乘支撑矢量机的陀螺漂移预测

为提高支撑矢量机(SVM)标准算法速度和解决大规模问题,研究了SVM的最小二乘回归算法,并给出了计算模型。对陀螺仪漂移预测的结果表明,最小二乘SVM算法的精度与标准算法相近,并可解决大规模数据问题,在工程实践中具有其有效性和可行性。     

基于FM—AM转换的伪码调相-载波调频复合引信信号的脉内特征提取研究

伪码调相和载波调频复合信号因具有好的距离、速度分辨率和测速测距精度，所以广泛应用在雷达和引信中。在电子对抗中为了实施欺骗性干扰，必须有效地提取复合信号的参数特征，为此本文研究了FM-AM转换时频分析的理论及其实现方法，并利用该方法对伪码调相-载波调频复合信号进行了脉内特征分析。具体包括伪码调相正弦载波信号、伪码调相复合正弦调频信号及伪码调相复合线性调频信号。仿真结果表明，在信噪比为5dB时，利用FM—AM转换时频分析技术，不但可以提取载波调频的特征信息，而且能够有效提取伪码的特征信息。     

多站连续波雷达的测速定轨方法及应用

本文较详细地介绍了多站连续波跟踪雷达的测速定轨方法，指出了传统测速定轨方法的缺点所在，提出了测速样条函数定轨方法，并应用该方法对弹道测量数据进行了计算处理。理论分析和实际计算表明：该方法精度高，在靶场数据处理中有广泛的应用价值。     

多重共线性诊断及其在飞行器非线性气动模型结构确定和参数估计中的应用

本文基于飞行器气动建模的目的，详细地给出了不同情形下非线性气动模型的多项式及样条函数描述方法。指出由于多种因素的影响，必然导致候选非线性气动模型结构中存在共线性问题，从而使得传统的模型结构确定和参数估计方法不再适用。本文基于共线性诊断，候选模型的选择及主元回归等方法 效地解决了存在共线性情况下非线气动模型结构的确定和参数估计问题。     

基于递推二次规划算法的燃料最优有限推力远地点变轨

从工程实用的角度分析了静止通信卫星远地点变轨优化问题，定义了目标函数、约束条件及其相应的优化参数，根据问题特点，应用递推二次规划算法（RQP）进行变轨参数寻优，并用计算实例说明了此算法的有效性。     

线性模型信号估计的精度分析

线性模型的信号估计精度是工程应用上非常重要的指标，传统的信号精度分析的方法主要是依据回归模型的残差，构造相应的统计量进行评价的。现通过对动态测量数据模型的分析，从随机误差、系统误差、信号模型这三个方面出发，分别分析其对信号估计精度的影响，结论是建立精确的信号和系统误差的节省参数模型以及有利于信号和误差分离的模型是得到高精度信号估计的前提。比较了弹数据处理中的不同线性模型，并给出算例分析。     

转发GPS外测数据处理及状态估计方法分析

本文综述了转发GPS外测数据处理和状态估计方法。详细讨论了各种处理观测值的差分法,比较了它们的优缺点。由数学仿真证明GPS用于弹道测量时其状态估计的精度是很高的。     

基于自适应容积卡尔曼滤波方法的涡扇发动机气路部件故障诊断

针对涡扇发动机气路部件故障诊断中参数存在不同的噪声统计特性,提出了一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)器的自适应滤波方法.该方法直接利用基于3阶容积积分方法近似发动机的非线性统计特性,用于替代非线性无迹卡尔曼滤波方法的系统模型,避免了滤波过程参数选取的问题;采用移动窗口法对噪声协方差矩阵进行自适应估计,提高了算法对不同统计特性噪声的自适应能力和滤波精度.通过对发动机气路部件健康参数蜕化过程仿真结果表明:ASRCKF方法相比平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法,精度提高40%~50%,对不同噪声信号具有更好的适应能力.      

Probability hypothesis density filter with adaptive parameter estimation for tracking multiple maneuvering targets

The probability hypothesis density (PHD) filter has been recognized as a promising tech-nique for tracking an unknown number of targets. The performance of the PHD filter, however, is sensitive to the available knowledge on model parameters such as the measurement noise variance and those associated with the changes in the maneuvering target trajectories. If these parameters are unknown in advance, the tracking performance may degrade greatly. To address this aspect, this paper proposes to incorporate the adaptive parameter estimation (APE) method in the PHD filter so that the model parameters, which may be static and/or time-varying, can be estimated jointly with target states. The resulting APE-PHD algorithm is implemented using the particle filter (PF), which leads to the PF-APE-PHD filter. Simulations show that the newly proposed algorithm can correctly identify the unknown measurement noise variances, and it is capable of tracking mul-tiple maneuvering targets with abrupt changing parameters in a more robust manner, compared to the multi-model approaches.     

非合作体附着下的组合体航天器自适应控制

空间中非合作体附着航天器本体后,新组合体惯量参数未知、系统引入的动量变化未知,容易造成航天器姿态控制失稳.针对此问题,提出了一种基于非合作组合体整体惯量估计的自适应控制方案,实现不同情形附着下新组合体姿态的快速和高精度恢复.通过构造李雅普诺夫函数,对自适应控制方案稳定性进行了证明.搭建的某卫星被非合作组合体附着后的姿控仿真平台表明,在非合作体惯量参数未知、引入动量未知以及附着前系统状态不定等恶劣情况下,采用该算法的组合体姿控误差可收敛到一个极小的领域内,可以实现对非合作组合体系统快速而有效的控制.