抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

飞行器气动力参数辨识的一种实用滤波误差方法

提出了一种观测噪声相对于过程噪声较小情况下气动参数识别的实用滤波误差方法，方法不要求已知系统过程噪声和观测噪声方差阵，计算量小，具有一定的应用价值。     

空间矢量方法实现并联型有源电力滤波器

空间矢量法广泛应用于电动机的控制,本文是将空间矢量法应用于有源电力滤波器中, 并且用这种方法通过数字信号处理器芯片TMS320LF2407A实现对并联型有源电力滤波器的控制.文中对空间矢量法进行了介绍,并且针对矢量控制下的并联型有源电力滤波器试验结果进行了简要的分析.实验表明空间矢量法控制有源电力滤波器更适合使用DSP控制而且控制的实时性高.     

基于改进UKF的组合导航系统航向角估计方法研究

为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。     

一种用于空间交会绕飞与逼近段的模糊控制律

研究了空间交会绕飞与最后逼近段的控制问题,设计出一种用于实现绕飞与逼近控制的模糊控制方案。在考虑测量误差的情况下,分别利用最小二乘与卡尔曼滤波方法对测量数据进行优化处理,并采用模糊控制方案实现绕飞与逼近段的仿真,仿真结果证实了模糊控制算法控制精度可以满足交会任务的需要,也验证了在具有测量误差条件下不同仿真方案所采用的模糊控制策略的有效性。     

基于视频图像序列的3-D场景生成方法

平面序列图像的立体化表述和任意视点成生是实现３－Ｄ场景的关键技术。利用便携式摄像机沿着不同运动轨迹,连续对目标物体进行拍摄,可获得不同层次的包含有双目视差深度的平面视点序列图像。从获取的序列图像中选择不同的视点,即选择参考帧,利用与参考帧相邻的帧图像,估计参考帧位置的深度信息。采用自适应匹配算法,将各种层次的深度信息分配给图像的不同区域,形成具有不同深度层次的图像深度表示图,建立３－Ｄ观察场景。最     

改善电子系统故障诊断能力的神经网络虚警过滤器技术

分析了现代电子系统机内测试 (BIT)技术存在的虚警问题 ,提出运用神经网络虚警过滤器(NNFAF)技术来降低虚警、改进BIT能力 ;并介绍了NNFAF的原理和网络开发方法 ;最后分析了NN FAF技术的特点、应用及发展方向。     

基于GPS／DR的车辆导航系统研究

本文研究了GPS和航位推算系统的组合导航技术，给出了GPS／DR组合导航系统的设计方案。由GPS接收机、压电陀螺仪和车载里程仪组成的多传感器系统通过卡尔曼滤波器实现信息融合，以提高GPS／DR组合系统导航精度。同时也对GPS／DR系统的MAP图像处理、软件流程和工程实现做了简要说明。     

不确定性非线性系统的自适应输出反馈控制

研究了一种不确定性非线性系统的自适应输出反馈控制方法.首先引入伪控制信号使系统反馈线性化,然后设计一个线性动态补偿器和在线神经网络,自适应消除不确定性和建模所引起的误差.仿真结果表明,该控制方法能够消除系统的稳态误差,提高系统动态性能,并且具有较好的鲁棒性.     

机动目标的模型与跟踪算法

 <正> 在机动目标的“当前”统计模型中,目标的加速度被描述为修正的瑞利—马尔科夫过程,对应的自适应跟踪算法呈现出较好的跟踪特性。文献[2]研究了该模型及其自适应算法在实际的机载雷达跟踪系统的应用;文献[3]进一步推广了基于“当前”模型的MPDAF算法。本文提出一个新的机动目标模型,即假定目标加速度为一高斯—马尔