环境因子的非参数置信限

环境因子在不同环境下试验数据的折算与综合问题有着重要应用.在失效机理保持不变的条件下,讨论环境因子的估计问题.设产品在环境1、环境2下的某指标分别为X,Y,定义环境因子K=EX/EY,本文给出了X,Y的分布自由时K的近似置信限.     

航天器最终逼近段的相对导航研究与半实物仿真验证

针对两个航天器的最终逼近,对采用光学成像敏感器进行测量的相对导航算法进行了研究.结合航天器相对运动的动力学模型和光学成像敏感器的测量模型,在分析系统噪声和测量噪声的基础上提出一种基于线性卡尔曼滤波的相对导航算法.在滤波器具体设计过程中,对由于星体姿态和安装引起的测量偏差进行了补偿,并在考虑光学测量敏感器测量时延的情况下对相对导航算法进行了改进.最后进行了光学敏感器在回路中的实时仿真,仿真结果验证了相对导航算法的有效性和合理性.     

基于UKF的异类传感器集中式融合算法

综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求,对异类传感器集中式融合问题进行了研究,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法.仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和扩维技术的并行集中式融合算法.     

复杂背景下目标模板更新算法研究

在匹配跟踪算法中,模板更新策略是跟踪成败的关键。从复杂背景下的目标跟踪出发,指出固定模板和逐帧模板更新的不足之处,介绍几种性能较好的模板更新策略,并在此基础上提出改进的模板更新方法。同时,为了更好地克服背景光照带来的影响,对普通最小平均绝对差值函数MAD(M in imum Absolute D ifference)方法进行了改进。仿真实验结果表明,该算法能克服诸如烟尘干扰、背景光照变化、地貌起伏等不利因素,能在复杂背景中稳定和精确地进行目标跟踪。     

基于模糊卡尔曼滤波的内阻尼姿态算法研究

在系统机动性不强的情况下，传统的平台内阻尼算法将系统本身的速度信息通过阻尼网络加到系统中，达到提高姿态角精度的目的。将这种平台内阻尼的思想引入到捷联惯性航姿系统中，在系统加速度较小的情况下，利用加速度计的输出估计系统姿态角，通过卡尔曼滤波的形式补偿系统姿态误差。由于加速度的大小直接影响滤波器精度，本文设计了模糊自适应卡尔曼滤波算法，根据三轴加速度计的输出调整内阻尼量测误差方差阵，从而避免了滤波器的发散。仿真和实验验证，内阻尼算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡，避免了系统姿态漂移，有效提高了捷联惯性航姿系统的精度。     

基于ECEF的误差配准与目标跟踪算法

考虑量测噪声和地球曲率对配准的影响,提出了一种基于地心坐标系(ECEF)的扩展卡尔曼滤波(EKF)配准与目标艰踪算法.根据坐标系转换关系,给出误差配准计算公式,建立目标的动态方程,用EKF方程进行估计.仿真结果表明:该法能同时有效估计目标运动状态和传感器配准误差,可用于远距离的传感器配准和目标跟踪.     

基于星敏感器和GPS伪距差分的相对状态确定

针对双星编队飞行中的相对导航问题,提出了一种基于星敏感器和GPS伪距差分的相对状态确定方法。首先给出了相对轨道和相对姿态动力学方程,选取相对姿态基准坐标系,然后分别建立了星敏感器和GPS伪距差分的观测方程,运用Unscented卡尔曼滤波方法(UKF)设计了双星编队相对状态确定的UKF滤波器。利用一个仿真实例说明了该方法的可行性和有效性。     

卡尔曼滤波在仿真测试转台控制中的探讨

在测量误差分析和系统建模的基础上,采用卡尔曼滤波理论,研究了噪声环境下的角位置、角速率等运动状态的实时估计方法,并应用估计方法,进行了系统数字仿真和对实际量测数据的处理、比较和验证,实验结果表明算法对状态估计的性能提高是有效的。     

星间相对测量自主导航的改进容积卡尔曼滤波

针对仅利用星间相对位置测量的双星自主导航系统，提出一种基于可观度的改进容积卡尔曼滤波算法。该算法从系统可观度的物理意义出发，通过对预测协方差阵进行在线调整改善标准容积卡尔曼滤波算法对系统可观度敏感和不满足滤波拟一致性等问题。对具体算例进行数值仿真，校验了该改进容积卡尔曼滤波算法在基于星间相对位置测量的双星自主导航系统中的有效性，与标准容积卡尔曼滤波相比趋稳更快，精度更高。