基于FD的微小型姿态系统的姿态估计算法

分别利用微惯性测量单元(MIMU,Micro Inertial Measurement Unit)中的3个加速度计与3个陀螺仪对载体的姿态角进行估计,同时,搭建捷联惯性导航系统,建立姿态误差方程,使用卡尔曼滤波估计载体姿态误差角.构造残差及统计量,利用状态残差检验的故障检测方法,对载体的运动状态进行分离,判断加速度计估计出的姿态角的可用性,对姿态角进行融合.既保证了姿态估计系统的动态性能,又提高了估计精度.由于使用微电子机械系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)惯性器件,使得姿态估计系统的体积小、重量轻、造价低,特别适于微小型载体使用.      

Remaining useful life prognostics for aeroengine based on superstatistics and information fusion

Remaining useful life（RUL） prognostics is a fundamental premise to perform conditionbased maintenance（CBM） for a system subject to performance degradation. Over the past decades,research has been conducted in RUL prognostics for aeroengine. However, most of the prognostics technologies and methods simply base on single parameter, making it hard to demonstrate the specific characteristics of its degradation. To solve such problems, this paper proposes a novel approach to predict RUL by means of superstatistics and information fusion. The performance degradation evolution of the engine is modeled by fusing multiple monitoring parameters, which manifest non-stationary characteristics while degrading. With the obtained degradation curve,prognostics model can be established by state-space method, and then RUL can be estimated when the time-varying parameters of the model are predicted and updated through Kalman filtering algorithm. By this method, the non-stationary degradation of each parameter is represented, and multiple monitoring parameters are incorporated, both contributing to the final prognostics. A case study shows that this approach enables satisfactory prediction evolution and achieves a markedly better prognosis of RUL.     

基于多层相似性用户聚类的推荐算法

为了降低数据稀疏性的影响,提高推荐系统的推荐生成质量,提出了一种基于多层相似性用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法采用新的多层用户相似性度量,并将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居,并产生推荐。实验表明,该算法不仅加快了推荐生成速度,而且提高了推荐质量,降低了约6%的平均绝对误差。     

地磁定位方法综述

地磁导航具有可用区域广泛、无累积误差、无源和隐蔽性强等优势,是未来定位导航与授时(PNT)体系中潜在的重要导航定位手段之一。地磁导航技术包括磁场信息的测量、地磁基准图的建立和地磁定位方法的设计3个重要内容。本文主要围绕地磁定位方法,调研总结了当前主流的地磁滤波、地磁匹配和磁场同时定位与构图(SLAM)三类方法的原理及技术发展路线,重点分析了不同方法的优缺点、适用场景、时效性、对磁图和传感器的需求,并对地磁定位方法的发展方向进行了展望。     

一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测算法

针对当前的山体滑坡监测技术监测精度低、实时性差、自动化程度低的问题，提出了一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测技术。该技术使用抗差自适应Kalman滤波技术,对包括实时动态(RTK）载波相位差分定位数据、无人机摄影测量数据、土工带传感器数据在内的多源数据进行融合分析，将滑坡形变监测精度提高到了mm级。RTK技术和土工带传感器的使用克服了天气状况、植被覆盖对滑坡监测的影响。使用灰色预测理论对山体滑坡监测点进行形变预测，结合蠕变切线角判据，该技术实现了对山体滑坡预警等级的划分。仿真实验结果显示，该山体滑坡监测技术能够成功实现山体滑坡预测预警功能。     

一种基于Kalman滤波的双电机消隙天线跟踪控制系统

首先本文给出了天线跟踪控制系统组成及原理框图，阐述了系统闭环工作流程；其次，针对天线跟踪目标过程中，跟踪接收机输出的目标与天线波束中心角误差受随机误差分量的影响，采用Kalman滤波算法对获得的实时角位置数据进行滤波处理；然后，对天线跟踪控制系统进行了建模，给出了系统动力学模型，对采用的双电机消隙设计方案进行了仿真；最后，通过挂飞试验验证了系统工作的可靠性。     

基于粒子滤波算法的载机着舰甲板运动预测

舰载机在着舰过程中对甲板运动的跟踪存在相位差,需要采用预报技术将甲板的运动信息提前加入到舰载机自动着舰控制系统中：文章利用粒子滤波算法,提出了载舰甲板运动的在线预估方法,及时准确地反映出各种甲板运动形式的实质。对典型海况下甲板的俯仰运动、垂直起伏运动和偏航运动进行预报仿真,仿真结果对比表明基于粒子滤波算法得到的预估结果...     

传统组合导航中的实用Kalman滤波技术评述

在随机线性系统建模准确的情况下,Kalman滤波是线性最小方差无偏估计。针对传统惯导/卫导组合导航的实际应用,难以精确建模,给出了常用的建模方法、状态量选取原则、离散化方法及滤波快速计算方法。讨论了平方根滤波、自适应滤波、联邦滤波和非线性滤波等技术的适用场合,并给出了使用建议。针对前人研究可观测度中未考虑随机系统噪声的缺陷,提出了更加合理的以初始状态均方误差阵为参考的可观测度定义和分析方法。提出了均方误差阵边界限制方法,可有效抑制滤波器的过度收敛和滤波发散。该讨论可为工程技术人员提供一些有实用价值的参考。     

一种瞬时大带宽DRFM系统的信道化设计

为实现宽带雷达回波信号的模拟生成,通常采用基于信道化技术的射频存储(DRFM)系统。在信道化DRFM系统中,不合理的信道划分方案和多相滤波器设计会导致频谱混叠、频谱分量缺失和幅度失真。文章提出了一种相邻信道频谱有50%交叠的信道划分方法,并对信道化滤波器组进行了优化设计。在此基础上,给出了一种瞬时大带宽DRFM系统的实现方案。仿真结果表明,文章提出的设计方案可以实现Nyquist采样带宽内雷达信号的射频存储和模拟转发,且具有较小的幅度失真,可以满足瞬时大带宽雷达回波信号的模拟需求。     

基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法

组合导航能够将多种类型的导航信息进行结合,实现优势互补,因此成为了目前导航应用领域的主要发展方向。然而,导航信息的增多势必会引入更多的风险源,从而降低导航系统的可靠性。基于联邦滤波的容错方法是目前抑制故障信息影响的主要解决手段,但是现有的故障容错方法普遍采用统一的检测机制,没有根据各个导航子系统的误差传播特性针对性地构建故障检测模型,因此会引起较高的误警率与漏检率。针对上述问题,提出了基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法。通过构建面向INS/BDS/地磁不同导航信息的故障检测函数,能够实现更加准确的矢量化信息分配,从而可以有效避免可用导航信息的损失以及故障导航信息对整体系统的影响。仿真结果表明,提出的方法可以有效隔离不同类型的故障信息,并减小其对无故障导航信息及整体系统的影响,从而提高了组合导航的精度和可靠性。