基于显著特性的保持边缘滤波算法

针对传统保持边缘滤波算法中存在光晕的缺点,提出了基于显著特性的图像保持边缘滤波算法.该算法主要思想是利用原图的显著特性图具有边缘突出的特点,简化双边滤波法中灰度因子的设定工作.首先提取出原图像的显著图,然后根据图像显著值的大小自适应模糊图像中的细节和噪声部分:显著值较小的区域灰度因子设置较大,平滑此区域;显著值较大的区域灰度因子设置较小,保持边缘部分的清晰.实验结果表明,该算法在平滑了细节和噪声的同时,有效地保持了边缘信息的清晰,与传统方法相比,新方法不仅避免了光晕现象的产生,而且应用更为广泛.      

一种姿态机动辅助下的天文导航系统偏差自校准方法

基于成像型紫外敏感器的自主导航是一种典型的天文导航方法,其精度不仅取决于敏 感器的测量噪声,而且与系统性误差的大小密切相关。针对成像型紫外地球敏感器的特点, 建立了紫外敏感器测量模型。为消除系统误差对自主导航精度的影响,提出了一种姿态机动 辅助下的偏差自校准导航滤波方法,并以紫外地球敏感器测量偏差为例,设计了导航滤波算 法。数学仿真和半物理仿真结果表明,该方法能显著地提高自主导航精度。
     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。     

一种改进的数字滤波平方定时的频域算法

在数字滤波平方定时的频域算法基础上,采用了前端进行带通滤波和后端实施卡尔曼滤波的处理方法对其进行改进。带通滤波器减小了定时误差估计的方差,而卡尔曼滤波则降低了整个定时误差估计过程中噪声的影响。实验与仿真的结果表明,改进后的方法达到了预期的效果。     

基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断

提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法.      

Morlet组合小波在颤振试飞中的应用

Morlet小波是高斯包络下的复指数函数,利用其虚部是实部的Hilbert变换,频域波形为钟形的特征,提出了基于Morlet组合小波的滤波方法。利用该方法,能方便地构造合适的Morlet组合小波,完成对飞行颤振试验响应信号的滤波,并保证滤波后相位不变。通过数字仿真研究了其方法的有效性,工程应用表明,该方法能够有效滤除飞行颤振试验响应信号的噪声,具有良好的应用前景。     

加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.     

基于VHF数据链的自动相关监视系统

介绍了基于甚高频(VHF)数据链的自动相关监视(ADS)系统的基本概念,构成原理和系统结构.为改善ADS系统的跟踪精度,将基于"当前"模型的卡尔曼滤波算法用于ADS系统数据处理.数字仿真和实际应用表明:该算法可以有效地消除由于突发干扰和飞机姿态变化造成的ADS报文丢失、乱码对ADS系统跟踪精度的影响,使ADS系统更为实用化.      

基于飞行数据反演解算的 SINS空中标定技

针对机载 SINS定期拆卸并进行实验室标定存在的维护效率低、标定周期不合理的问题,提出一种基于 GPS/SINS组合导航仿真飞行数据反演解算的免拆卸空中标定方法。在对飞行数据拟合插值的基础上,利用飞行数据序列和 SINS反演算法解算出惯性器件的输出增量,以引入误差后的惯性器件输出值作为 SINS的输入进行纯惯导解算,并以 SINS和 GPS输出的速度误差作为系统级标定 Kalman滤波器的观测量,对惯性器件误差项进行滤波估计。仿真结果表明,这种标定方法可较好地估计出 SINS中的误差项,实现了 SINS的免拆卸标定,降低了对 SINS定期标定的要求。