基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

舵面铰链力矩的估算

本文以某一飞行器为例,详细论述了如何利用常规测力试验数据和工程估算的方法计算舵面铰链力矩上限的过程,对于以后的铰链力矩试验有较大的指导意义.     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

三星对地面辐射源的高程修正定位算法与误差研究

提出了用最小二乘估计解算辐射源位置,在迭代过程中通过地理信息系统查询并不断修正目标高程,同时其定位误差进行了分析和仿真。结果表明,修正高程误差后可以改进目标高程定位精度,进而促进水平定位精度,水平定位精度的提高又会促进在高度上的定位,从而使整体的定位精度得到了改善。     

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。