变结构DDBNs的推理算法与多目标识别

 目前变结构离散动态贝叶斯网络（DDBNs）的推理算法存在的缺陷是计算量随时间片数的增加呈指数增长。为了解决这类网络的推理问题,引入前向后向算法的基本思想,提出一种新的变结构DDBNs的推理算法。在分析变结构DDBNs数据结构的基础上,定义变结构DDBNs的前向、后向算子,从理论上对算法进行了推导,它的计算量仅与时间片数成线性关系。并且把该算法应用于识别空中多目标的变结构DDBNs,通过有效融合“交战行为"节点信息,使识别系统的鲁棒性显著增强。仿真结果验证了推理算法的有效性。     

基于退化失效数据的环境因子问题研究

针对具有退化失效特性的高可靠性长寿命产品,在有限试验时间内难以获得大量失效数据进行环境因子研究的问题,通过对产品性能退化特性的监测和分析,研究退化失效环境因子的建模和估计方法.给出了退化失效环境因子的一般定义和数学描述;提出了复合Poisson过程退化轨道模型的退化失效环境因子模型,并给出了环境因子点估计的矩方法和区间估计的二项分布法;通过仿真实例,对方法在工程应用上的有效性进行了说明.      

利用跟踪-微分器构造机动目标估计模型

在分析目标运动特点的基础上,提出了一种新的基于跟踪-微分器的机动目标估计模型。该估计模型与卡尔曼滤波算法相结合,能够在动态过程完全未知的情况下估计出目标运动参数,且估计模型简单,物理意义明确,能够适应于目标的各种机动行为模式。仿真结果表明,具有跟踪-微分器结构的估计模型不但具有很强的适应性,而且能够获得满意的估计精度。     

基于矢量观测的陀螺故障诊断算法

卫星在轨运行期间, 采用反作用轮进行姿态控制及推力器进行位置保持, 星体惯量会发生改变并存在控制力矩. 提出了一种基于运动学方程的矢量观测算法应用于陀螺故障诊断, 采用广义罗德里格参数描述卫星姿态, 避免了四元数在计算过程中出现模值不为一的情况; 计算过程中采用四元数进行姿态运动学计算, 避免了广义罗格里德参数复杂的积分运算. 针对陀螺突变和缓变两种故障, 分别在角速度幅值变化很小和幅值缓慢减小两类情况下进行仿真. 仿真结果表明, 该算法可有效估计星体角速度, 在上述两类情况下均能准确地对突变和缓变故障进行诊断, 不受星体惯量变化和控制力矩的影响, 并且计算量较小, 对工程应用具有较好的参考价值.      

有限长Ramanujan-Fourier快速变换及频率估计

近来出现的Ramnujan-Fourier变换(RFT,Ramanujan Fourier Transformation)是以"Ramanujan和"为基向量的算术变换,该变换可提供分数频率分辨力.首先分析了有限长Ramanujan频谱特点,给出了基向量分布情况,推导了该变换的快速算法,比较了有限长RFT与快速傅里叶变换的乘法计算量;其次,给出了利用RFT的递归峰值检测频率估计算法,并分析了RFT的频率分辨率和适用特点,在非高斯噪声条件下,仿真比较了RFT与傅里叶变换对信号进行频率估计的性能,得到在信噪比为-20 dB的非高斯噪声情况下,频率估计的归一化均方误差可以达到 10-3.      

基于机动平台序列图像的空间飞行器定轨技术研究

针对机动观测平台单目光学成像系统的特点,在不能测定目标飞行器位置和速度的前提下,通过对成像系统与空间飞行器空间关系的分析,提出了视平均运动角速度与真平均运动角速度的概念,并构建了关于二者的约束方程,实现了基于测角数据的观测斜距的估计,从而解算出定轨所需的初始状态参数。基于观测斜距估计的轨道确定方法把对空间飞行器的定轨问题,归结为根据图像序列计算目标测角和根据测角数据确定观测斜距,解决了利用空间单目光学成像数据的定轨问题,并以高轨卫星为实例对定轨精度进行了仿真验证。     

基于最佳倒易晶胞的斜采样遥感图像复原方法

遥感图像的退化受多种因素的影响。本文研究了斜采样方式下混叠、模糊、噪声对图像有效分辨率的影响,在贝叶斯框架下提出了一种基于最佳倒易晶胞的斜采样遥感图像复原方法。该方法基于高斯图像先验假设,首先根据斜采样图像获取系统参数对倒易晶胞的形状进行限制,获取混叠与噪声最小的频域覆盖,然后在Bayesian\|MAP(最大后验概率,Maximum a Posterior Probability )框架下建立耦合模型,通过迭代复原方法得到混叠、模糊、噪声最小化的图像。实验结果说明,本算法考虑了引起图像混叠的图像成像模型特性, 获得了较好的复原结果, 增强了图像分辨率。     

一种应用三角内插技术的频率估计算法

Rife和Quinn等基于FFT的频率估计算法性能不够稳定,在部分频率点能获得满意的估计效果,但在其它频点估计性能恶化严重。本文将三角内插技术应用于频率估计,提出了一种新的基于FFT的频率估计算法,能够克服他们的缺点,非常适合于低信噪比条件下卫星通信信号的接收。该算法首先用FFT实现频率的粗估,再应用三角内插技术提高估计精度,最后对估计偏差进行修正,保证了估计的无偏性。仿真结果表明该算法能实现非常精确的频率估计,且估计性能不受信号频率的影响,在各频点上估计方差都非常接近克拉美劳界（CRB）,具有很低的工作门限。与时域估计算法相比,相同估计方差条件下该算法运算量低、易于实现。     

贝叶斯法在惯性平台测试中的应用

惯性导航系统以其独特优点在航天领域得到了极为广泛的应用。对惯导系统的测试数据进行统计分析和预报,对于航天器的可靠性评估具有重要意义。对于测试数据在实际应用中存在的小样本问题,本文提出了使用贝叶斯方法对其统计特性进行研究。通过对惯性导航系统测试数据的先验信息、总体信息和样本信息进行结合,利用贝叶斯方法得到对应的验前分布和验后分布,并在验后分布的基础上进行统计估计,减小了小样本条件下的统计误差。同时,通过此方法对惯导系统测试数据进行置信区间的计算预报,为惯导系统的误差补偿、故障诊断提供了一个参考依据和途径。