基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

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.      

数据缺失场合下k/N(G)系统可靠性指标的经验Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修k/N(G)系统的可靠性指标的估计问题。将极大似然估计法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的经验Bayes估计,最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。     

基于等效电路模型与CDKF的锂离子电池荷电状态(SOC)估计

锂离子电池在社会生产各领域应用广泛,由于其复杂的电化学系统,状态检测难度较大,给供电保障带来不利影响.结合Thevenin等效电路与中心差分卡尔曼滤波法(CDKF),构建了一种聚合物锂离子电池的荷电状态(SOC)估计模型.MATLAB仿真验证表明,该模型能有效防止安时计数误差累积,电池SOC估计误差不超过5%.     

基于证据网络因果分析的空中目标意图识别

目标意图及时准确的估计对战场指挥决策具有重要的影响。考虑到战场环境复杂多变,其检测数据、信息、知识具有较高的随机性和认知不确定性,本文面向目标意图知识推理,基于结构因果模型,利用证据网络在不确定性处理方面的推理优势,提出了一种基于证据网络因果效应分析的空中目标意图识别方法。该方法通过d-分离检验构建兼容信息特性与意图多样性的因果证据网络模型,使模型同时考虑领域知识和数据间的条件独立关系,并将认知不确定性内嵌于推理引擎中,推理实现不确定战场环境下空中目标意图估计。此外,基于提出的因果证据网络模型和干预算子计算目标意图与属性之间的因果效应,挖掘目标意图估计蕴含的因果逻辑关系。仿真分析表明：本文提出的方法能够同时处理随机不确定性与认知不确定性,克服了传统意图识别方法缺乏因果分析的缺陷,是对目标意图和战场态势要素的深层次认知,实现了意图识别的“由果溯因”和“由因识果”。     

高阶微分反馈控制及在四旋翼飞行器中的应用

高阶微分反馈控制是不依赖系统精确模型的控制策略,采用控制滤波器间接补偿系统的未知模型。但其中的高阶微分器没有用来估计系统的未知模型函数,采用的是间接补偿未知模型函数方案。改进了高阶微分器,将控制输入引入其中,既能实时估计非线性模型中的未知函数,也能估计系统输出及参考输入的微分信息。对比分析了改进的高阶微分器和扩张状态观测器所估计的未知函数的收敛性,证明前者的型别比后者高一个类型。应用估计的微分和模型函数设计了新的高阶微分反馈控制算法,该方案能够抑制未知扰动,并成功地应用于四旋翼飞行器(QUAV)姿态系统的控制。应用Lyapunov函数从理论上证明了闭环系统的稳定性。在基于Pixhawk的控制测试平台实验中,分别采用改进的高阶微分反馈控制、PID控制、自抗扰控制和传统的高阶微分反馈控制方案,测试四旋翼飞行器对不同参考姿态的跟踪性能和抗扰性能。结果表明,所提出的改进高阶微分反馈控制方案,在暂态性能,稳态跟踪精度和抗干扰鲁棒性方面,大幅度优越于其他方案。     

基于ASTSMO和UIO的故障估计方法

针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题,提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器（ASTSMO）和未知输入观测器（UIO）的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界,避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题,并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先,通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统,其中一个子系统只受故障的影响,另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器,并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明,同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后,基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后,通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

基于GNSS测量的天宫二号质心确定

由于轨道机动燃料消耗,科学载荷加载、分离,以及伴飞小卫星在轨释放等原因引起天宫二号空间站质心(COM)发生位移,从而影响天宫二号的动力学质心定轨精度。针对这一问题,提出了基于全球导航卫星系统(GNSS)测量数据的简化动力学质心估计方法。燃料消耗是引起天宫二号质心发生位移的主要原因,质心在本体坐标系X轴方向位移最为显著。利用GNSS测量数据对天宫二号进行质心估计和精密定轨,在三轴对地稳定姿态下,本体坐标系X轴方向与轨道切向重合,定轨结果对本体坐标系X轴方向的质心位移并不敏感。但在连续偏航模式下,本体坐标系X轴在轨道法向上有较大分量,X轴方向的质心位移对基于GNSS测量计算的精密定轨结果有较大影响。定性和定量分析结果表明:偏航姿态模式下天宫二号本体坐标系X轴方向质心位移估计具有可行性。天宫二号实测数据计算结果表明:与未做质心估计的定轨结果进行对比,质心估计后表征轨道动力学建模误差的经验加速度补偿水平在轨道径向、切向和法向上分别降低62%、50%和65%;载波相位后验残差标准差降低0.04 cm;精密轨道与全球激光测距数据比较精度提高0.86 cm。所提方法可以应用于大型低轨航天器在轨质心估计。      

全样本场合几何分布产品步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

本文首次将步加试验中的损伤失效率模型应用于离散型寿命分布场合,给出了TFR模型几何分布产品全样本场合多步步加试验下参数的极大似然估计。并通过一例子来说明方法的可行性。