一种无人机极点区域约束系统输出反馈滤波设计

针对参数变化引起的系统不稳定情况,研究其闭环极点处于区域约束下滤波问题,提出了基于输出反馈的滤波系统设计方法。在被控系统及反馈滤波系统同时存在不确定性的情况下,以线性矩阵不等式形式给出输出反馈滤波系统的可解性条件,使其闭环系统渐近稳定,滤波误差输出对干扰的抑制性能指标小于给定上界,并把闭环系统极点配置于复平面上指定区域。运用该方法对某型警用无人飞行器纵向运动进行仿真验证,闭环系统的极点均分布在预期界限,系统趋于稳定,达到了设计目标,表明了该方法的有效性。     

多模型自校准扩展Kalman滤波方法

基于扩展Kalman滤波方法（EKF）、自校准扩展Kalman滤波方法（SEKF）和多模型估计理论（MME）,针对工程实际中非线性系统状态方程受未知输入（如突风、故障和未知系统误差等）影响的问题,提出了一种多模型自校准扩展Kalman滤波方法（MSEKF）,将多模型自校准Kalman滤波方法（MSKF）的适用范围扩展到了非线性领域。该方法同时采用EKF与SEKF进行计算,根据贝叶斯定理实时分配两者先验估计值的权重,通过加权融合进而得到最终的状态估计。本文方法不仅解决了非线性系统状态方程受未知输入影响时EKF滤波发散的问题,而且在未知输入为零时的滤波精度与SEKF相比也更高,大量数值仿真结果表明该方法精度提升可达4%,具有更强的适应性和鲁棒性。     

基于数字信号处理的自适应旁瓣对消系统设计与仿真

自适应旁瓣对消技术(ASLC)是雷达抗有源干扰的有效方法.它是采用空间滤波技术,通过辅助通道在干扰方向上形成波束图的零点来实现对干扰信号的抑制.本文介绍了自适应旁瓣对消的原理,然后给出了基于DSP的ASLC实现方案,最后通过仿真分析了自适应旁瓣对消的性能.     

三维CT图象自动分割法

计算机断层扫描图象（ＣＴ）和核磁共振图象（ＭＲＩ）是诊断疾病和制定治疗方案与手术方案的主要依据之一，而分割ＣＴ和ＭＲＩ图象是定量分析其平面与三维信息的关键之一。本文先采用三维自适应滤波，在保留图象细节的前提下滤除高斯分布噪声和脉冲噪声，然后根据ＣＴ或ＭＲＩ各断层多阈值二值化图象采用区域自动增长算法实现了三维ＣＴ图象和ＭＲＩ图象的自动分割。最后给出了腹部ＣＴ图象的分割结果，该方法分割精度高，速度快，具有广泛的临床应用价值     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

一种遥感图像建筑物检测新方法

遥感图像中的建筑物检测对于土地规划和地图绘制等具有重要意义。文章针对高分辨率全色遥感图像植被覆盖中隐蔽建筑物检测问题,提出了一种结合屋顶结构信息和纹理信息的快速房屋检测方法。首先利用屋顶边缘的几何关系寻找具有矩形屋顶的建筑物;然后使用形态学方法提取屋顶较亮的建筑物;最后利用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述屋顶的纹理特征,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）排除误检区域。通过在全色遥感图像集上的试验证明,所提方法对高分辨率遥感图像植被覆盖区域中的建筑物目标具有较高检测率和较低误检率。     

基于Copula的民航发动机性能参数阶段可靠性评估

民用航空发动机的性能参数状态呈现多阶段变化特性,目前性能参数状态的评估方法不能有效利用状态监控大数据准确识别其对民航发动机性能的影响,据此提出一种新的考虑民航发动机性能参数状态动态演变阶段相关性的可靠性评估模型。模型根据变点分阶段的特性利用动态Wiener过程对民航发动机性能参数状态进行表征,利用Copula函数建立阶段性动态Wiener过程的联合概率分布函数模型,同时结合民航发动机性能参数状态演变的首达阈值的数学性质,利用蒙特卡洛仿真抽样法进行可靠性评估。利用航空公司实际的状态监测数据验证所提模型的优越性,结果表明,相较于不考虑演变阶段间相关性的模型,所提模型对评估民航发动机性能参数的状态可靠性的平均误差降低了约12.9%。     

基于二元相关的器件级可靠性建模与剩余寿命预测研究

器件作为部件及设备的主要组成部分,其可靠性及健康状态对设备功能完好性及任务可靠性具有重大影响。本文针对复杂应力条件下单一性能退化的可靠性建模不能全面地评估器件的状态和退化,提出基于Copula函数的二元性能退化联合建模的流程和方法,将联合建模分解为边缘退化模型选择与确定和性能参数之间关联性的构建两部分。同时,基于卡尔曼滤波方法,提出二元性能退化的剩余寿命预测方法,并利用芯片试验数据进行验证,应用于基于两焊点退化的芯片可靠性建模和剩余寿命预测。     

Perona-Malik去噪模型扩散系数的改进

偏微分方程的去噪方法是具有显著效果的图像去噪技术,从Perona-Malik模型的扩散系数出发,对其函数性质进行分析,并提出了一种关于像素的自调节修复算子,改进Perona-Malik模型的扩散系数,使其能在消除图像噪声的同时更好地保持边缘,在一定程度上克服了边缘保持与噪声消除之间的矛盾.最后,通过实验证明了该方法的有效性.