双星定位／SINS组合导航系统研究

双星定位系统是一种区域性定位系统。介绍了双星定位系统的定位原理，说明了其存在的定位实时性较差的不足。对此提出了利用惯导经卡尔曼滤波器校正后的输出速度信息来修正双星定位系统的输出水平位置信息，然后与惯导进行组合，建立了其状态方程与观测方程。仿真结果证明该方案切实可行，对双星定位系统的实际应用有重大的理论参考价值。     

多敏感器卫星姿态确定的联邦滤波器设计

针对由惯性测量组件、星敏感器、数字式太阳敏感器和红外地球敏感器构成的卫星姿态确定系统 ,提出采用联邦滤波器进行信息融合。设计了多敏感器信息融合的联邦滤波器结构和算法 ,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程。仿真分析结果表明 ,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合 ,能够以较小的计算量实现高精度的信息融合 ,并且还能使高精度的信息融合具备容错性能     

一种新的脉冲串匹配滤波方法

分析脉冲串信号的两种匹配滤波器—梳状滤波器和窄带滤波器实现脉冲串匹配滤波的原理。提出一种新的脉冲串匹配滤波方法,即通过频谱取样实现脉冲串的匹配滤波。理论分析和仿真结果证明,该方法能很好的滤除信号中的噪声。     

实时棒材图像识别与跟踪方法研究

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.      

一种新的惯导系统静基座快速初始对准方法

惯导系统中的一个十分重要的问题是其初始对准问题,提高其初始对准的速度和精度无论对军用或民用领域都具有十分重要的意义.由于惯导系统静基座对准时的可观测性很差,将卡尔曼滤波器用于解决惯导系统的初始对准问题时,方位失准角收敛很慢.提出一种快速估计方位失准角的方法,直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果估计方位失准角,从而大大提高了整个惯导系统静基座对准的速度,计算机仿真结果验证了该方法的快速性和有效性.      

基于Kalman滤波的镍氢动力电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)是电动车能量控制的重要参数,针对镍氢动力电池,建立了一种新的状态空间模型.电池模型采用荷电状态和极化状态作为状态向量,考虑持续充放电时电荷累积效应对电池电压的影响,对模型的状态方程进行了优化,增加了电荷累积项,以提高模型在变电流充放电过程中的精度.根据Kalman最优滤波理论,设计了电池荷电状态Kalman滤波递推算法,估算方法考虑了电池电压、电流和电池温度,给出了递推计算公式.根据恒流充电、恒流放电、脉冲充/放电、变电流充/放电实验的实验数据,对模型进行了仿真分析.结果表明,采用Kalman滤波估算方法有利于提高动力电池的荷电状态估算精度,适合应用在混合动力电动车中.      

自校准Kalman滤波方法

提出一种自校准Kalman滤波方法(SKF),建立SKF模型及其滤波递推算法.在深空探测、发动机故障诊断等许多工程实际中,由于未知输入(如突风、故障、未知的系统误差等)的影响,传统的Kalman滤波方法在滤波递推过程中会产生较大误差.文中提出的自校准Kalman滤波方法能够自动补偿这种未知输入的影响,提高滤波精度.从某飞行器仿真中可以看到,SKF的滤波误差均值和方差分别比传统的Kalman滤波方法降低了400%和300%以上,有效地改善了滤波效果.并且该方法计算简单,便于工程应用.     

基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。     

基于导向滤波的深度图优化方法

很多低成本设备输出的深度图存在明显的边缘不匹配、深度信息缺失导致孔洞等问题,而现有的优化算法实时性差,提出的基于导向滤波的深度图优化方法可以兼顾实时性和视觉效果。首先,采用基于单尺度的Retinex方法对配准的灰度图像进行增强处理,消除光照阴影等导致的虚假边缘,增强真实边缘。然后,将处理后的灰度图像作为引导基础,通过具有边缘保持能力的导向滤波器优化深度图像,实现边缘保持的同时填充孔洞。最后,通过标准数据库和实际深度图进行实验验证。结果表明,处理后的深度图能够很好地反映基本形态,兼具实时运算竞争力。     

光学三角法测头的精度优化技术研究

为了提高光学三角法测头在实际应用中的测量精度,本文在分析光学三角法测量原理的基础上,提出了一种基于自适应区域平均中点匹配算法的光学测头精度优化方法。该方法以空间域滤波思想为基础,可以根据测头的测量值自动判断测量误差的大小以及优化区域的大小,并可以针对不同表面给出相应的精度优化方法。实验结果表明,该优化算法可以准确描述被测物体表面的轮廓特征,并且能够降低测量误差50%以上,从而有效解决了光学扫描测量精度不足的问题,使测头能够达到微米级的测量精度,实现了零件的高效率、高精度测量。