基于Hadamard方差的导航星座自主时间同步算法研究

文章在总结国内外研究成果基础上,针对GPS铷钟虽然短期稳定性较好,但采用Allan方差描述铷钟频率稳定性时,其钟差状态方程仅为两参数,在较长平滑时间里存在时钟漂移和甚低频噪声的影响,使噪声特性淹没或估值不收敛的缺陷,引入Hadamard方差建立了三参数系统状态误差模型,通过三次采样方差从模型上解决了线形漂移和甚低频噪声的影响问题。在时钟系统状态模型和星间双向测量方程建模基础上,给出了工程实用的标准Kalman基本滤波方程。数值分析仿真表明,采用Hadamard方差描述时钟频率稳定性显著提高星载时钟自主同步精度,从而克服了Allan方差描述产生的频率漂移影响较大和甚低频噪声不收敛的问题。     

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

连续变迎角试验数据自适应分段拟合滤波方法

针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时,不能去除低频振动分量的问题,基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点,提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法,并详细论述其基本原理,重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%,有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证,所提方法可成功应用于某些试验。      

多通道时间间隔实时分析仪设计与实现

针对现代时间间隔测量领域对测量仪器大量程、多通道、实时分析的要求,设计并实现了一台时间间隔实时分析仪原理样机.采用脉冲计数法对时间间隔进行大量程粗测,结合时间-数字转换芯片构建插值模块进行精密细测,整个仪器实现了8通道时间间隔的并行精密测量.同时使用低成本小型化的微控制器对时间间隔测量结果进行图形显示、实时分析和存储....     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

激光陀螺误差分析的Allan方差法改进研究

针对传统Allan方差法分析激光陀螺误差特性过程中,不能合理解释方差中部分噪声项出现负值的情况,而采用阻尼振荡的分析方法能够对此给出合理解释,却又损失了辨识精度的问题,提出了一种基于动态Allan方差法理论的改进Allan方差法。该方法将阻尼振荡模型与动态Allan方差模型相结合,使得辨识结果的分析过程更加合理。激光陀螺零偏误差的辨识与分析结果表明:改进Allan方差法的辨识结果精度略高些,在改进Allan方差的三维分析图中可以显示出零偏中存在的数据突变情况,能够反应激光陀螺误差的动态特性。因此,改进Allan方差法更适用于激光陀螺误差特性的分析。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。