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。     

基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。     

弹道导弹GPS/SINS组合制导品质控制研究

给出了可提高战术弹道导弹射击精度的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制导模型。在给出多模Ｋａｌｍａｎ滤波（ＭＫＦ）数学模型的基础上和建立了可对ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制导进行在线故障检测，故障了和系统重构的品质控制方案对于系统的重构，提出了鲁棒性处理方法。仿真结果表明：基于ＭＫＦ的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制地与单独捷联惯导相比，可使导弹射击精度和到明显提高，组合地的品质也得到了有效控制。     

二维递归数字滤波器新的时域设计方法

 本之将二维递归数字滤波器的时域设计转化为二维线性移不变差分模型的辨识问题。文中采用一种新的辨识方法,能确定滤波器的阶次和参数矩阵。该方法中运用了实时递推算法,使得初始信息矩阵较小,占用较少的内存空间,故比较实用。文中给出了设计实例。     

The Marginal Rao-Blackwellized Particle Filter for Mixed Linear/Nonlinear State Space Models

In this paper, the marginal Rao-Blackwellized particle filter （MRBPF）, which fuses the Rao-Blackwellized particle filter （RBPF） algorithm and the marginal particle filter （MPF） algorithm, is presented. The state space is divided into linear and non-linear parts, which can be estimated separately by the MPF and the optional Kalman filter. Through simulation in the terrain aided navigation （TAN） domain, it is demonstrated that, compared with the RBPF, the root mean square errors （RMSE） and the error variance of the nonlinear state estimations by the proposed MRBPF are respectively reduced by 29% and 96%, while the unique particle count is increased by 80%. It is also found that the MRBPF has better convergence properties, and analysis has shown that the existing RBPF is nothing more than a special case of the MRBPF.     

噪声协方差估计新算法在惯性导航系统中的仿真研究

研究一种在动态系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列,其协方差由未知参数的线性组合组成,然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差,该方法不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了较好的效果。     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。