比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用

基于Unscented变换(UT),在最小偏度单形采样策略中使用比例修正算法,提出了一种比例最小偏度单形采样的Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,用于基于地基观测的低轨卫星实时定轨.仿真结果表明:比例最小偏度单形采样UKF的精度与比例对称采样UKF相当,但计算效率至少可提高三分之一.     

成败型一次抽样检验方案算法的等价变形

在确定成败型试验方案时,为解决用尝试法选择可靠性一次抽样检验方案时工作量较大的问题,将确定方案时使用的累加方程组等效为一种可方便利用计算机来进行求解的积分方程组.证明了2组方程组的等价性,给出了相应的计算机求解算法,同时指出了国标所给出的试验方案没有兼顾使用方和承制方双方风险相当,并且也没有提供双方风险不同时的试验方案的不足.针对国标中这些问题,提出了相应的试验方案制定原则.实例验证表明使用该算法和该试验方案制定原则,能够对于工程上任意给定的参数,制定出合理的成败型试验方案.     

基于相关双采样技术的CCD视频信号处理研究

在动态目标的CCD探测中,一个非常关键的技术就是对CCD输出信号噪声的抑制或削弱,以提高输出信号的信噪比。首先,对CCD输出信号的特性及常用处理方法进行了简要描述,并结合CCD输出噪声的特点,对相关双采样(Correlated Double Sampling)法进行了细致地分析。最后在建立CDS传输函数及噪声分析模型的基础上,利用最适合的相关双采样技术对CCD信号存在的复位噪声及其它低频噪声的抑制进行了相关测试。结果表明:对2δ法CDS电路,只要选择合适的采样时间,不仅能有效地消除KTC噪声,而且对低频噪声及其它白噪声也有不同程度的抑制。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

多云天气条件下的大气偏振光定向方法

针对多云天气情况下传统的偏振光定向算法精度下降的问题,提出了一种用于多云天气条件下的大气偏振光定向方法。首先,根据已知信息建立任意一个像素点的偏振光定向模型;然后,基于上一步得到的定向模型,利用随机抽样一致算法筛选出符合要求的内点,并根据筛选出的这些内点得出最符合要求的定向模型;最后,利用选取出的最优的定向模型解算出航向角,实现了基于大气偏振光的定向。通过实际数据证明了该方法的有效性,解算出的航向角误差在少云情况下小于0.5°、多云情况下小于1°。     

基于Walsh基和二值离散余弦基单像素成像的对比分析

为提升单像素成像的测量效率,对Walsh基和二值离散余弦基单像素成像进行了对比研究。针对Walsh变换和抖动二值化后的离散余弦变换,提出了一种借鉴机器学习的排序方法,即通过分别统计80000幅图像的Walsh测量基和离散余弦测量基各自相应测量权重绝对值,按权重由大到小排序得到了两种具有先验知识的测量基优化排序。按两种测量基优化排序,研究了在相同压缩采样下的单像素成像。利用随机选取的500幅图像,定量分析了成像的峰值信噪比和结构相似度。研究发现,两类测量基在压缩采样为5%时,500幅图像平均峰值信噪比可达20dB,平均结构相似度达0.5以上;在采样率1%~10%的区间,二值化的离散余弦基重建结果占优;在采样率10%~20%的区间,两种测量基效果相当;在采样率大于20%时,Walsh基占优。该结论为单像素成像技术实现快速、高信噪比成像提供了一种方法,对推进单像素成像测量基的选取具有较好的参考价值。     

关联成像技术中调制光场优化研究进展

关联成像技术作为一种全新的成像体制,具有非局域性、抗干扰能力强、探测灵敏度高和超分辨等优点,目前已经成为研究的热点。关联成像技术的实用化进程主要受成像质量和采样效率的限制,在相同重构算法条件下,成像系统的调制光场优劣直接决定了目标物体的重构质量。在简述关联成像技术原理的基础上,重点介绍了调制光场优化的国内外研究进展,并对其发展趋势进行了展望。     

进气压力畸变试验中面平均紊流度的计算

为研究航空发动机进气压力畸变试验中数据处理方法对面平均紊流度计算结果的影响,通过分析涡扇发动机进气压力畸变试验数据,得到了不同取样时间及不同滤波截止频率对面平均紊流度计算的影响结果。分析表明,只有合理选择取样时间及滤波截止频率,才能保证所计算面平均紊流度的准确性。本研究为进气压力畸变试验中面平均紊流度的计算提供了一种参考方法。     

解结构可靠性问题的改进分层抽样法

通过引入探索性仿真 ,克服了合理确定各子层系统抽样概率预分配的困难 ;提出了几种实用有效的分层方法 ,对分层策略和仿真策略进行了深入的研究。通过求解具体问题 ,证实对求解概率积分相当有效 ,特别是对高度非线性安全边界问题 ,具有一般方法所不具备的高精度 ,该方法适于解决多破坏模式、非线性安全边界的结构体系可靠性问题     

基于超球体平方根无迹Kalman滤波算法的涡扇发动机气路部件故障诊断

研究了一种超球体平方根无迹Kalman滤波算法用来有效跟踪涡扇发动机气路部件发生渐变性和突变性故障的健康参数.该算法通过超球体单形采样来降低算法的计算量,采用测量残差协方差阵的平方根代替方差阵进行递推运算,提高了算法的计算效率和数值稳定性.分别采用扩展Kalman滤波算法、无迹Kalman滤波算法和超球体平方根无迹Kalman滤波算法对某型涡扇发动机进行仿真,结果表明:超球体平方根无迹Kalman滤波算法的滤波时间减少50%左右,能够实现渐变性和突变性故障中健康参数的准确估计,是一种有效的涡扇发动机气路部件参数估计和故障诊断方法.