一种应用三角内插技术的频率估计算法

Rife和Quinn等基于FFT的频率估计算法性能不够稳定,在部分频率点能获得满意的估计效果,但在其它频点估计性能恶化严重。本文将三角内插技术应用于频率估计,提出了一种新的基于FFT的频率估计算法,能够克服他们的缺点,非常适合于低信噪比条件下卫星通信信号的接收。该算法首先用FFT实现频率的粗估,再应用三角内插技术提高估计精度,最后对估计偏差进行修正,保证了估计的无偏性。仿真结果表明该算法能实现非常精确的频率估计,且估计性能不受信号频率的影响,在各频点上估计方差都非常接近克拉美劳界（CRB）,具有很低的工作门限。与时域估计算法相比,相同估计方差条件下该算法运算量低、易于实现。     

一种求取发动机状态变量模型的改进拟合法

采用的拟合辨识方法是直接对根据状态变量模型中各变量间的线性关系对系数矩阵进行拟合,并且实现对稳态过程和瞬态过程进行分步拟合,从而消除瞬态误差对稳态精度的影响.本方法有接近传统最小二乘法的精度,并且无需求解状态变量模型微分方程或使用迭代算法,只需要进行简单的矩阵运算即可得到各系数矩阵,因此计算效率远高于传统最小二乘法.同时,该方法也可与其他拟合方法结合使用从而进一步提高拟合精度.最后,应用该方法建立了某涡轴发动机的小偏差状态变量模型,通过与非线性模型仿真结果比较,验证了该方法的有效性,即使对象非线性较强,该方法也能得到精度较高的拟合效果.      

空间失效慢旋卫星视觉特征跟踪与位姿测量

空间碎片或者失效卫星往往绕其惯性主轴做自旋运动,虽然处于一种稳定状态,但是对其运动状态测量的难度相比三轴稳定目标而言又增加了许多,主要体现在复杂光场环境下和目标观测面周期性进出视场引起的特征点丢失、尺度变化和旋转变化,以及长时间连续观测引起的累积误差增大、位姿解算不收敛等难题。通过构建优化目标特征数据库,将传统测量方式中前后帧的匹配转变为当前帧与特征数据库的匹配和特征点的优化,即使中间过程帧出现了偏差仍然可以较好地跟踪后续图像帧的正确位置。在李代数空间下建立位姿向量微分扰动方程,获得测量值与估计值的残差目标函数,基于贝叶斯法则最大后验概率和李群与李代数的对指变换法则,求取位姿向量最优解。解决了李群空间下由于位姿变换矩阵不可加性而无法优化的问题,提高了连续测量过程中系统的测量精度。实验结果表明,无优化测量方法无法保证整个旋转周期的有效测量;通过增加位姿优化过程,连续稳定测量时间明显延长,针对以12（°）/s自旋运动的目标,测量稳定段误差在2°以内,旋转角速度测量误差为0.12（°）/s。     

潜在故障期内航空发动机的剩余寿命预测

在航空发动机的潜在故障期内,状态参数的变化规律可以间接地预测发动机的剩余寿命。针对潜在故障期内的特点,利用随机滤波理论建立了航空发动机的剩余寿命预测模型,并采用K-M法检验发动机性能参数的退化数据服从威布尔分布,按照最优线性无偏估计的点估计方法和极大似然函数法对相关参数进行点估计,举例对某型航空发动机在潜在故障期内的剩余寿命进行了预测。模型有效地预测了航空发动机的剩余寿命,为航空发动机的视情维修提供了决策依据。     

增广状态反馈在雷达伺服控制系统中的设计实现

在航路捷径附近,靶场单脉冲测量雷达的伺服控制器使用传统PID（比例积分微分）角误差控制方法跟踪飞行目标时,会产生较大的动态滞后误差。针对这种情况,提出采用带状态观测的增广状态反馈控制方法,通过实时观测系统内部状态信息（状态变量）并及时根据状态进行系统调节的控制方式,可以实现对高速目标的快速稳定跟踪。经过仿真和系统试验,证明这种控制方法可以较大地提高系统的动态响应速度并减小航路捷径附近的动态滞后误差。     

FX型相关处理方案及野值剔除算法

分析了甚长基线干涉测量等干涉测量技术中FX型相关处理方案存在的问题,提出了一种新的FX相关处理方案。该方案经过两次整数比特时延补偿将两站接收信号相对时延缩小到1 bit内,从而避免了相位卷绕现象的出现,同时省去了原方案中的小数比特时延补偿,接着对新方案的计算量和相关长度做了深入的分析;改进了一种野值剔除算法,使剔除过程不受相位随频率变化趋势的影响。蒙特卡洛仿真和“嫦娥二号”实测数据处理结果验证了改进的准确性和有效性。     

基于星敏感器的卫星角速度估计精度分析

重点研究星敏感器自身特性对角速度估计精度的影响,分析了星敏感器动态情况下恒星矢量测量精度,推导出恒星矢量测量误差与星像目标中心提取误差之间的关系;进而研究了最小二乘角速度估计算法的精度,得出其精度影响因素:星像目标中心提取误差、曝光时间、恒星矢量数目及相互夹角;最后以给定的星敏感器参数和实际恒星分布进行数学仿真,验证了采用星敏感器估计角速度的可行性.     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

Phase Residual Estimations for PCVs of Spaceborne GPS Receiver Antenna and Their Impacts on Precise Orbit Determination of GRACE Satellites

In-flight phase center systematic errors of global positioning system(GPS) receiver antenna are the main restriction for improving the precision of precise orbit determination using dual-frequency GPS.Residual approach is one of the valid methods for in-flight calibration of GPS receiver antenna phase center variations(PCVs) from ground calibration.In this paper,followed by the correction model of spaceborne GPS receiver antenna phase center,ionosphere-free PCVs can be directly estimated by ionosphere-free carrier phase post-fit residuals of reduced dynamic orbit determination.By the data processing of gravity recovery and climate experiment(GRACE) satellites,the following conclusions are drawn.Firstly,the distributions of ionosphere-free carrier phase post-fit residuals from different periods have the similar systematic characteristics.Secondly,simulations show that the influence of phase residual estimations for ionosphere-free PCVs on orbit determination can reach the centimeter level.Finally,it is shown by in-flight data processing that phase residual estimations of current period could not only be used for the calibration for GPS receiver antenna phase center of foretime and current period,but also be used for the forecast of ionosphere-free PCVs in future period,and the accuracy of orbit determination can be well improved.     

运动状态下多传感器群目标精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种基于运动状态的集中式多传感器群目标精细航迹起始算法,算法首先基于循环阈值模型和群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器不同分成多个子群,基于非抢占式修正逻辑法和同状态航迹子群获取模型剔除单传感器形成的虚假航迹,并基于多传感器同状态群关联模型消除各传感器虚假的同状态航迹子群,最后基于加权法实现同状态关联群内航迹的精细互联及合并。仿真数据表明,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。