基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。     

数字锁相解调器的优化设计

数字锁相解调器是电磁无损检测中弱信号处理的重要方法,针对其性能优化,设计一种引入卡尔曼滤波器的数字锁相解调器,该解调器兼具了强抗噪能力及良好的动态跟踪响应特性。利用卡尔曼低通滤波器截止频率随迭代次数下降的特性,结合零点频率,设计了数字锁相解调器中的低通滤波环节,实现了非常窄的锁相带通,进而提高了抗击强噪声干扰能力。此外,利用卡尔曼滤波器的迭代预测-更新特点,实现了数字锁相解调器较小的响应时间,进而改善了数字锁相解调器的动态跟踪响应特性。仿真和检测实验证明所设计数字锁相解调器具有较高的抗噪能力和良好的动态跟踪响应特性,在电磁无损检测中能够精确、快速捕捉检测信号中包含的缺陷信息。      

蜂群无人机自组网多优先级自适应退避算法

针对现有媒质接入控制（MAC）协议退避算法无法为蜂群无人机自组网（FANETs）提供区分服务,且在重负载时性能严重恶化等问题,提出一种多优先级自适应退避算法。采用忙闲因子自适应机制和最优竞争窗自适应机制,根据信道忙闲程度和网络状态参数自适应实时更新各优先级竞争窗口（CW）长度,从而使每次退避的竞争窗口可快速收敛到最佳状态,并实现了多业务区分服务,得到了最优的系统性能。通过建立不同优先级退避过程的三维Markov链模型求解得到了饱和吞吐量下的最优竞争窗自适应因子,并且理论推导了系统吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,所提算法在重负载时能够实现多优先级区分服务并有效提高系统的吞吐量性能,相比区分业务优先级的自适应退避（PAB）算法和支持QoS的自适应竞争窗口退避算法（Q-ABACW）,性能均有较大提升。      

基于滚动时域优化的旋转弹解耦控制器设计

旋转弹在飞行过程中会受到外界干扰和不确定性的影响,并且存在气动交联、惯性交联和控制交联,为了实现稳定飞行,有必要进行解耦控制器设计。提出了一种基于滚动时域优化（RHO）的解耦控制方法。将旋转弹和舵机系统的动力学模型用状态空间形式描述,基于旋转弹、指令滤波器、积分跟踪误差的状态方程得到一个增广状态方程。采用基于指令滤波器的滚动时域优化方法进行控制量解算,根据系统输出与指令信号之间的差值实时调节控制器增益,实现旋转弹解耦控制。从加速度控制仿真结果可以看出,所设计的控制系统基本不受转速、建模误差和外界干扰的影响,具有较高的鲁棒性。      

基于混合多智能体遗传算法的作业车间调度问题研究

针对作业车间调度问题(JSP)的非确定性多项式特性与解空间分布的大山谷属性,本文提出一种多智能体遗传算法(MAGA)与自适应模拟退火算法(ASA)的混合优化算法,用于寻找最大完工时间最短的调度。首先,将每个染色体视作独立的智能体并采用工序编码方式随机初始化每个智能体,结合多智能体协作与竞争理论设计了实现智能体之间交互作用的邻居交互算子,进而利用一定数量智能体进行全局搜索,找到多个适应度较高的可行解。其次,为避免算法陷入局部最优,采用ASA对每个智能体开展局部寻优。最后,通过基准测试库中典型实例的计算结果验证了该算法的有效性。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

Kalman滤波在频率估计中的应用与仿真

推导并建立了Kalman滤波器用于频偏估计的仿真模型,提出先对信号倍频,而后进行差积运算,得出载有频偏二倍频信息的复信号,再用Kalman滤波器估计复信号的相位和相位变化率,避免符号相位模糊,运算简洁便于数字实现。设计了一个Kalman滤波辅助解调的系统模型,给出了仿真结果。仿真表明,Kalman滤波技术用于频率的快捕可以大大降低失锁概率。     

远地时钟比对数据消噪方法研究

远地时钟比对是利用不同实验室的原子钟建立综合原子时尺度的必要条件,因而实现远地时钟比对的高精度时间传递技术的噪声水平,成为影响原子时性能的主要因素之一。本文主要研究了基于EMD的低通滤波方法,及其在远地时钟比对数据消噪中的应用,并将该方法与Vondrak平滑方法进行比较。结果表明：基于EMD的低通滤波结果明显优于Vondrak平滑结果。     

随机扰动情况下绳系卫星状态保持阶段的最优控制

在考虑系绳弹性的情况下, 建立绳系卫星轨道面内运动的动力学模型, 并在系统平衡位置线性化, 得到绳系子星在随机扰动作用下的稳态保持状态方程. 引入基于卡尔曼滤波的状态估计方法和最优状态反馈控制策略, 提出了保持系统稳态运行的控制方法, 并以YES2空间系绳试验为参考模型设计了稳态保持控制系统. 分别在不考虑系绳弹性和考虑系绳弹性的系统模型下进行相应仿真分析, 结果表明所提出的控制方法能使系统具有良好的抗干扰性能, 系绳控制张力变化平缓且幅值小, 提高了系统状态保持阶段的可靠性和安全性. 同时系绳刚度系数的减小可使系绳纵向振动加剧, 但对横向摆动影响较小, 这为选取合适的系绳材料提供了理论参考.