基于二分法的EKF SLAM算法

针对基于点特征的SLAM算法对实际环境描述运算量大的缺陷,提出了基于二分法的线特征SLAM仿真算法。通过判断机器人点到线特征直线的垂足所在位置选择不同的计算顺序,避免了直接求解带来的较大运算量。算法分析表明,该SLAM算法可以减少运算量,提高计算速度,并增强机器人的构图定位能力。基于该算法进行了仿真实验,实验结果表明,该算法有效地提高了运算速度,使得机器人可以更好地完成构图定位任务。     

软件无线电中FSK信号解调的一种快速算法

本文介绍了采用差分检波解调算法实现软件无线电中移频键控信号(FSK)快速解调方祛，并通过数字信号处理技术验证了该解调方祛。     

连续最小阶奇异滤波器

 本文讨论了当动态噪声统计特性未知时,奇异线性定常连续随机系统最小阶滤波器的设计问题。在系统部分观测量能精确测量的情况下,利用广义逆阵方法选择L矩阵,以消除动态噪声对降阶系统的影响,从而推导出缺动态噪声统计特性时的降阶奇异最优滤波器,其阶数为n-m+r。当量测方程奇异假设条件成立及引理有解时,本文证明了最小阶奇异滤波器必定存在。文中举例说明了这一降阶滤波方法的可行性。     

基于STF的Jerk模型自适应机动目标跟踪算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-Jerk。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,从而很好地改善了Jerk模型在跟踪机动目标时的跟踪精度。仿真结果表明,提出的STF-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的机动目标跟踪性能。     

非线性分离算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。     

一种基于移动辅助节点的单兵导航系统协同初始化算法

惯性导航系统凭借其自主性强、隐蔽性好、可靠性高的优势,在单兵作战、反恐救援中发挥越来越重要的作用。针对单兵惯性导航系统精度较低,在长期工作后精度下降严重,需要重新初始化的问题,以单兵与无人平台的协同作业为背景,提出了一种基于移动式辅助节点的单兵导航系统协同快速初始化方法。该方法以目标节点的角增量、位移增量信息与测距信息作为输入,采用粒子滤波技术对单兵导航系统的位置和航向进行协同估计。试验表明,该算法最少仅需1个辅助节点即可实现较好的单兵惯导系统位置和航向初始化。     

基于模态滤波器改进的动载荷识别模型

 基于模态滤波器概念提出了对载荷识别模态模型法的原理性校正方案,构造了动载荷识别的离散模态滤波器模型。以其他点激励代替常常不可达的实际工作输入点,通过建立系统的模态参数并相继在模态和物理坐标下的求解对动态载荷作出估算,可以避免经典模态模型法通常对结构或边界条件所作的修改和由于模态参数自身误差而导致的较大识别误差,实例分析表明该模型识别精度较高并具有普遍的工程适用性。     

相对测量在编队卫星自主定轨中的应用

针对编队卫星自主定轨问题进行了研究,设计了一种完全不依赖于地面站和GPS系统的自主导航方案。利用星间测量信息进行卫星编队相对轨道状态的自主确定;并在利用磁强计进行卫星绝对轨道自主确定的基础上,引入星间测量信息提高绝对定轨精度;设计扩展卡尔曼滤波器进行卫星编队轨道状态估计,数学仿真结果验证了这种导航方案和算法的有效性。     

提升彩色电视图像清晰度的方法

比较全面地分析了造成彩色电视图像及图像细节清晰度下降的主要原因,提出了一种提升电视图像清晰度的方法———自适应信号对消法。阐述了自适应提升图像细节清晰度的基本原理,并着重分析了自适应色差信号对消方法和提升图像细节清晰度的理论依据。     

带FDI算法的无人机组合导航姿态确定控制系统设计

无人机导航系统的作用是提供导航数据给飞控计算机作为制导和控制用,因为飞控计算机的性能在很大程度上依赖于导航数据,导航系统的某一个错误可能会导致整个无人机的失败,因此,导航系统应具有故障检测和隔离(FDI)算法,介绍了一种用于无人机导航的FDI和低成本的组合导航系统,硬件包括低成本商业用MEMSIMU、GPS接收器、磁力计和导航计算机,软件包括带FDI算法的卡尔曼滤波。