脉冲星导航试验卫星科学观测数据分析

脉冲星导航试验卫星是我国发射的一颗专用试验卫星.经过4个多月的在轨观测,该卫星已成功获取了大量观测数据.介绍利用该卫星搭载的掠入射聚焦型X射线探测器在近4个月中对PSR B0531+21获得的观测数据第一批处理结果.本文详细阐述掠入射聚焦型X射线探测器的观测模式,给出脉冲星观测数据的处理方法以及脉冲星参数的拟合过程,利用基于第一手观测数据的脉冲星精化参数验证掠入射聚焦型探测器在轨工作性能,得以回答使用国产X射线探测器是否能够“看得见”脉冲星问题.     

基于编码规则的中断数据访问冲突检测方法

针对“重复加锁解锁”和“volatile修饰符误用”两种数据访问冲突缺陷模式,提出基于编码规则的检测方法.首先,对缺陷模式的故障机理进行分析,提炼出3条编码规则用以在开发阶段避免缺陷发生,并基于一个静态代码检查工具SpaceCCH进行了规则检测方法研究和实现.在实际星上软件上的实验结果表明,扩展的SpaceCCH能够高效、低误报、低漏报地发现规则违反,从而有效避免这两种的数据访问冲突问题.本文的贡献在于将一类复杂缺陷的检测转换为相应的编码规则及其检测.     

Rapid and robust initialization for monocular visual inertial navigation within multi-state Kalman filter

Sensor-fusion based navigation attracts significant attentions for its robustness and accuracy in various applications. To achieve a versatile and efficient state estimation both indoor and outdoor, this paper presents an improved monocular visual inertial navigation architecture within the Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). In addition, to alleviate the initialization demands by appending enough stable poses in MSCKF, a rapid and robust Initialization MSCKF (I-MSCKF) navigation method is proposed in the paper. Based on the trifocal tensor and sigma-point filter, the initialization of the integrated navigation can be accomplished within three consecutive visual frames. Thus, the proposed I-MSCKF method can improve the navigation performance when suffered from shocks at the initial stage. Moreover, the sigma-point filter is applied at initial stage to improve the accuracy for state estimation. The state vector generated at initial stage from the proposed method is consistent with MSCKF, and thus a seamless transition can be achieved between the initialization and the subsequent navigation in I-MSCKF. Finally, the experimental results show that the proposed I-MSCKF method can improve the robustness and accuracy for monocular visual inertial navigations.     

一种带随机时延和丢包的分布式多传感器融合估计方法

研究了分布式采样线性系统的最优信息融合问题。其中,传感器信息通过无线网络发送到中心单元,每个传感器的测量值受随机时延甚至丢包的影响,最优传感器融合设计为一个带有缓冲测量值的时变卡尔曼滤波器。进行了算例仿真与分析,表明了融合估计器的有效性。     

无人机遥感图像融合算法综述

遥感图像拼接融合技术可分为"像素级""特征级""决策级"3个级别;根据各级别特点,无人机遥感图像的融合应采用像素级的融合方法。文章对一些常见的像素级融合方法进行了简要描述,重点介绍了3种经典的图像融合方法,讲述了可以根据哪些指标对一幅图像从主观与客观两方面进行评价;在实验阶段,对3种经典融合方法进行了实验验证与性能分析。     

北斗卫星B1频段信号质量时域评估方法

针对北斗信号的调制特点,用离线数据分析方法,理论分析与实测信号测试相结合,从北斗B1频点信号时域波形、眼图等方面对北斗B1频段信号数据的时域进行了质量分析评估测试,验证了评估方法的可行性,得到相对完善的时域评估方法,为信号时域畸变排查提供依据。此外,为了衡量信号的畸变程度,计算了国际民航组织发布的国际民用航空公约附件10所采纳的2OS模型中的3个参数：数字畸变中的超前/滞后参数、模拟畸变中的谐振频率和衰减因子的数值,并分析了其与测距偏差之间的关系,为单颗星信号质量在时域方面的评估提供了判断依据。     

天基信息港的多源信息融合任务调度研究

在天基信息港上实现多源信息融合,可以将数据的传输与处理集中在星上,减少了数据处理中心接收和分发数据的传输时间,提高了信息获取的时效性。考虑到任务高时效性的需求及天基信息港的资源受限,文章提出了天基信息港的多源信息融合任务调度问题,通过分析多源信息融合任务流程、天基信息港的资源特征,以最小化任务完成时间为优化目标,建立了天基信息港的多源信息融合任务调度模型,并设计了一种多机循环插入（Multi-machine Circular Insertion,MCI）算法对模型求解。仿真结果表明,该算法相比于列表调度算法能够平均减少10.8%的任务完成时间,算法运行时间大约为遗传算法的1/20,表明该算法能够满足天基信息港任务调度的高时效性要求。     

面向装备RUL预测的平行仿真技术

装备平行仿真是系统建模与仿真领域的新兴仿真技术,已经成为研究热点。在装备维修保障领域中,分析了装备剩余寿命（RUL）预测存在的突出问题,即模型参数固定、不具备自适应演化能力,成为阻碍实现装备剩余寿命自适应预测的首要因素。结合装备平行仿真理论,在建模分析的基础上提出了面向装备剩余寿命预测的平行仿真框架,该框架以Wiener状态空间模型为基础仿真模型,在动态注入的装备退化观测数据驱动下,利用期望最大化（EM）算法在线更新模型参数,并利用卡尔曼滤波（KF）算法实现仿真输出数据与观测数据的同化（DA）,从而实现仿真模型动态演化,使得仿真输出不断逼近装备真实退化状态,为准确预测剩余寿命提供高逼真度仿真模型和数据输出。以某轴承性能退化数据为数据驱动源,对该框架进行了验证,仿真结果表明平行仿真方法能准确仿真装备性能退化过程,在提高预测精度的基础上实现了装备剩余寿命的自适应预测,有力证明了平行仿真方法的可行性和有效性。      

基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

提出了基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的雷达目标检测跟踪联合优化算法。Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理,将序贯蒙特卡罗方法（粒子滤波）用于数据关联,实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪。同时,根据粒子的分布范围确定波门大小。在考虑粒子权重的前提下,利用检测单元与所有粒子的相对位置对检测门限进行修正,提高检测率。将本文算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真数据、S波段相参与非相参雷达实测数据。实验结果表明,本文算法能够在粒子数较少的情况下,实现对小弱目标的检测与跟踪。