基于时空显著性建模的空中飞行器跟踪方法

以复杂背景下空中飞行器的鲁棒视觉跟踪问题为研究背景，为解决现有跟踪方法目标表征模型不够精确，算法鲁棒性严重受到目标形变、宽高比变化、复杂背景等因素干扰的问题，提出了建模跟踪场景中独立物体的显著性特性，用于构建精确的目标模型。提出的显著性估计方法有别于传统的单帧检测方法，利用跟踪算法提供的背景先验知识以及多帧图像观测数据，使用时空联合的方式进行建模估计，其结果用来指导目标跟踪算法选取有效视觉特征，建立精确目标表征模型，减小背景区域对算法模型的干扰。实验表明，提出的方法为上述难点问题提供了有效的解决方案，对空中飞行器的跟踪精度与鲁棒性优于大多数最先进的主流方法，在其他类型的目标跟踪任务中也有十分优越的性能表现。     

自适应高斯—厄米特滤波器

针对带有未知统计特性噪声的非线性系统，提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF)，其过程是通过将Sage Husa噪声估计器推广到非线性系统，得到更为一般的噪声估计的递推形式，它与高斯—厄米特滤波器(GHF) 相融合，得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明，当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时，与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比，AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的估计精度.     

基于连接点的机载双天线InSAR系统相位偏置估计算法

针对在茂密森林或沙漠地区部署地面控制点(GCP)对其进行测量非常困难的问题,提出了一种基于连接点的机载双天线InSAR系统相位偏置估计新算法。基于InSAR原理建立地面高程反演的几何表达式,并根据重叠区域里的连接点高程在两次干涉测高过程中不变的特性建立相位偏置间的线性关系,在用最小二乘法求解相位偏置时,通过对不同的连接点进行加权,使估计出的相位偏置更加准确。对X波段机载双天线InSAR系统获得的实际数据进行处理,结果表明:与传统的算法相比,该算法无需GCP,具有更低的成本和更高的效率,且产生的数字高程模型(DEM)具有相似的精度。     

无人机桨叶损伤的在线模型估计新方法

无人机在复杂高对抗环境中极易出现桨叶结构受损故障，造成无人机控制性能退化甚至失稳，给无人机带来灾难性后果。桨叶结构损伤条件下无人机动力学模型的在线估计与重建是保障无人机控制系统稳定的重要前提。由于桨叶损伤干扰隐含于无人机动力学模型的内部，可观测性较低，典型的干扰观测器难以实现对此类干扰的估计。提出了一种新型穿透型干扰观测器，通过构造穿透函数，将模型内部的干扰映射到一个新建的平行空间，实现了对桨叶损伤的估计和故障后无人机的建模，并给出了所设计穿透型干扰观测器的稳定性条件。以四旋翼无人机为应用对象，对桨叶损伤形成的干扰进行在线估计与量化，反演出桨叶随机出现的损伤，实现了桨叶损伤后无人机动力学模型的在线精细重建，解决了无人机桨叶损伤故障下力矩输入难以直接测量的问题。半物理仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于主成分分析的贝叶斯网络在个人信用评估中的应用

针对信用评估数据的高维、非线性和冗余特点,传统降维和评估方法分类错判率高的难题,提出一种基于主成分分析的贝叶斯分类器在个人信用评估中的方法。首先采用主成分分析方法提取信用评估特征,进行降维处理,消除不必要的冗余信息,简化贝叶斯网络的输入,然后分别在朴素贝叶斯和树增强朴素贝叶斯两种分类器上建立评估模型,最后对评估模型进行验证性实验,并与其他模型进行比较分析。结果表明,应用主成分分析的贝叶斯网络建立的个人信用评估模型简洁,易于推理,提高了个人信用评估的精度。     

晨昏轨道卫星三结砷化镓太阳电池阵功率衰减估计

文章针对空间环境对于GaInP2/InGaAs/Ge太阳电池输出功率衰减影响，以运行轨道高度接近1000km的某晨昏轨道卫星为对象，在分析轨道半长轴与倾角摄动、光照角变化、降交点地方时漂移、日地距离波动等因素的基础上，首先讨论了电池工作温度和输出电流变化，建立太阳电池输出电流拟合模型；提出了发展拟合电流的归一化处理新方法，进行光照角、温度、地球反照归一化，重点减小太阳光源功率波动的影响；最后，利用实际在轨数据进行检验。结果表明，利用新方法得到的电流数据衰减特征明显，一致性较好；太阳电池功率衰减因子约为-1.02×10-5/d，年衰减率约为0.372%；在轨15.5年后，输出功率衰减预测约为6.6%；GaInP2/InGaAs/Ge太阳电池抗辐照性较好，适宜于近地空间长寿命应用场合。该方法可应用于在轨卫星长期测控与管理中的遥测诊断、能源估计与预测、器件健康状态评估等方面。     

太阳信息辅助的脉冲相位估计方法及导航应用

X射线脉冲星导航是一种新兴的航天器自主导航方法，脉冲相位是其基本测量量。然而，现有的在轨航天器脉冲相位估计方法计算量大，阻碍了X射线脉冲星导航的工程应用。为了减少脉冲相位估计的计算量，提出了一种基于太阳信息辅助的深空探测器脉冲相位估计方法。通过太阳信息粗略地消除航天器轨道运动的影响，并推导了对应的脉冲星相位计算公式。在此基础上，提出了一种X射线脉冲星/太阳信息深组合导航方法，并通过仿真验证了太阳信息辅助脉冲相位估计方法和组合导航方法的性能。仿真结果表明，所提出的脉冲相位估计方法在保证精度的前提下具有更小的计算量。此外，对于深空探测器，所提出的组合导航方法的位置误差相比于仅使用太阳信息导航的方法降低了70.1%。