参数估计中的系统初始状态确定

极大似然方法是应用比较广泛的一种参数估计方法，具有较好的统计特性，但由于所采用的寻优计算方法的限制，在使用过程中需要将系统的初始状态信息作为计算的起点。针对这个问题开展了一些研究工作，提出了系统初始状态与未知参数联合估计和系统初始状态的极大似然估计两种解决方法，并结合某型旋转导弹的气动参数辨识问题进行了仿真计算。     

风洞试验中风剖面的模拟及近流场特性分析

首先简单介绍了日本东京工艺大学风工程研究中心新建的开环流低速边界层风洞中风剖面模拟的试验情况.基于试验结果,采用被广泛应用的三角尖劈加上布置粗糙元的方法,成功地模拟出日本建筑学会定义的四类不同场地对应的风剖面.通过对试验数据的比较分析,就所采用的立方体粗糙元及三角尖劈对最终模拟得到的风剖面特性的影响进行了比较分析.其次,对风剖面模拟及特性判定中的几个重要问题,如三角尖劈的形状优化、风速功率谱的一致性、积分尺度的分析方法等进行了分析.最后,基于以上分析,对在边界层风洞中模拟预定的风剖面提出几点参考意见.     

高超声速小钝锥尾流转捩规律与光电特性

显式有限差分方法用于求解小钝锥高超声速化学非平衡尾流的轴对称边界层方程。该方法既适用于层流也适用于湍流。应用 Goldburg 转捩准则确定转捩初始位置。详细地计算了小钝锥尺寸、飞行速度、高度对尾流转捩和光电特性的影响。从计算中得到转捩和光电特性变化的一些有用规律。对湍流亚密部分的雷达散射截面进行了规律性分析。计算结果具有实用参考价值。     

自适应DBF与空间谱估计

讨论了自适应数字波束形成(DBF)技术和超分辨空间谱估计技术,并提出了一种基于信号协方差矩阵特征分解的时-空二维信号高分辨谱估计算法。以上技术应用于相控阵雷达系统,可以精确获得多个运动目标的方位信息和多普勒信息。文章最后给出了计算机模拟结果。     

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

量子科学实验卫星微振动地面测试与估计方法

介绍了卫星微振动地面测试和信号估计方法.根据量子科学实验卫星特点,对动量轮运行状态下光学载荷的微振动线位移及角位移进行估计.通过地面微振动测试系统,测量了动量轮运行下光学载荷的微振动加速度;应用小波积分方法,精确估计了卫星结构敏感点的振动线位移和振动角位移.通过工程实测证明了微振动测试与估计方法的有效性.研究结果对于高精度科学实验卫星微振动地面试验具有一定工程应用意义.

     

基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系

单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度.通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪.与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大.针对非合作航天器...     

基于实时观测数据的大气密度模式修正

针对国际大气密度模式NRLMSISE-00, 以中国神舟飞船探测数据为基础, 提出一种基于实时大气密度观测数据的模式修正方法. 通过计算分析模式计算结果与探测数据的误差分布特征, 针对地磁相对平静期(Ap≤ 30)模式计算的误差特点, 建立了一种平均误差修正方法, 即认为在相对平静期, 在相同纬度和地方时, 模式误差基本相同, 某一时刻模式预测误差可以近似用与其相同纬度和地方时的平均误差来替代, 从而对模式预测结果进行修正. 以神舟4号探测数据为基础, 通过对模式预测结果采用两种方式进行修正, 可以看到模式误差得到了一定的改善. 采用误差库累积准实时修正, 修正后的误差由原来的20 %降至6 %; 采用误差库5天滑动预报修正后, 模式提前1, 2, 3天的预测误差由原来的20 %分别降至7.8 %, 9.4 %和10.5%.     

An improved approach for rainfall estimation over Indian summer monsoon region using Kalpana-1 data

In this paper, an improved Kalpana-1 infrared (IR) based rainfall estimation algorithm, specific to Indian summer monsoon region is presented. This algorithm comprises of two parts: (i) development of Kalpana-1 IR based rainfall estimation algorithm with improvement for orographic warm rain underestimation generally suffered by IR based rainfall estimation methods and (ii) cooling index to take care of the growth and decay of clouds and thereby improving the precipitation estimation.