GPS／INS／罗兰C组合导航系统的联合滤波器设计

对于巡航导弹等精确制导武器和军用飞机导航系统，不仅要求高精度，而且要求具有快速的故障检测、隔离、系统重构能力。本文介绍一种将联合滤波技术应用于ＧＰＳ／ＩＮＳ／罗兰Ｃ组合导航系统的设计。理论分析和仿真结构表明，这种设计要比标准的集中式卡尔曼滤波器设计和一般的分散滤波方法具有更好的故障检测、隔离和系统重构能力     

外测数据滤波后残余噪声谱特性的时域识别方法

本文介绍了一种适用于外测数据滤波后残余噪声谱特性的时域识别方法，这种方法能有效识别超低频含量多且谱特性随频率升高迅速降低的噪声序列。文中给出了理论分析公式和仿真计算结果。     

分析与定量测定红外背景干扰的一种方法

为探索红外干扰的定量测定方法以及确定参数对红外背景干扰值大小的影响,分析了大量红外背景图像数据,并以象元电平为单位,对红外背景图像内的干扰噪声进行了计算。经过空间滤波处理和非滤波两种情况计算了图像的光谱密度,获得了关于红外背景图像的空间频率构成的信息,把计算出来的干扰值输入数据库取出多组数据绘图,确定了参数量对干扰电平的影响。     

基于多重检测的无人机抗遮挡目标跟踪算法

针对无人机（UAV）目标跟踪过程中遇到目标被障碍物遮挡时跟踪效果不佳的问题，提出一种多重检测的抗遮挡目标跟踪算法。在基于时空正则化相关滤波算法的框架下通过融合多种置信度函数，设计了一种响应置信度判别方法；为了具体了解目标被遮挡情况，将响应差值变化和响应梯度变化结合在一起作为判断是否更新滤波模板参数的依据；设计了一种融合分块思想与金字塔尺度池的尺度估计方法来解决目标在图像中尺度大小变化问题。所提算法在UAV数据集上相较于其他7种算法有不错的表现，在跟踪过程中面对目标遮挡、尺度变化和快速移动问题的跟踪精度和成功率上都有明显的提升。结果表明：所提算法能够更好地应对UAV在目标跟踪过程中出现的目标遮挡和尺度变化的问题，具有良好的快速性、准确性和鲁棒性。     

基于神经网络补偿的室内无人机组合导航系统

针对无人飞行器在环境特征突变情况下数据融合的可靠性大幅下降问题，提出了神经网络预测补偿的组合导航算法。首先利用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波对激光、光流等传感器得到的数据进行融合，然后采用径向基函数（RBF）神经网络对粒子滤波前后的误差进行预测。当激光数据可靠时，RBF神经网络进行训练学习模式，当激光数据中断或者不可靠时，利用训练后的模型对系统进行误差补偿。利用无人飞行器在室内环境下进行定点和轨迹实验，结果表明补偿后的位置导航信息能够明显降低激光数据不可靠时带来的定位误差。     

基于形态学滤波的快速多通道图像EMD

为了提高多通道图像经验模态分解（EMD）方法分解的效率，提出了一种基于形态学滤波的快速多通道图像EMD方法。利用形态学膨胀和腐蚀滤波可以计算图像上下包络这一重要特性，实现了多通道图像EMD的快速计算，形态学滤波窗口大小由各通道图像的平均极值距离确定，将一幅多通道图像自适应分解为若干个尺度从细到粗的内蕴模态函数（IMF）图像和一个体现图像整体变化趋势的余量。大量的实验结果与对比显示，所提方法不但能够加快EMD方法分解的速度，而且也能够有效地对多通道图像进行自适应分解。通过在图像融合和图像水印中的应用及大量的实验比较，说明了所提方法能够方便快捷地投入到具体的图像处理任务中。      

电子通讯设备的ESD防护设计

简要介绍了ESD的损伤模型和ESD对于电子通讯设备的危害，并从PCB的ESD防护设计、金属部件和金属外壳接插件的ESD防护设计、机壳的ESD防护设计和采用ESD护防的元器件四个方面详细讨论了电子通讯设备ESD 防护设计的方法。     

有限记忆滤波在人造卫星定轨中的应用

本文是课题“飞行器定轨问题的研究”的一部分，首先在分析课题背景的基础上对人造卫星动力学问题进行分析，考虑了影响静止卫星转移轨道的六个摄动力，建立系统的动力学方程和观测方程。然后应用广义Ｋａｌｍａｎ滤波和Ｊａｚｗｉｎｓｋｉ有限记忆滤波对所建立的模型进行自适应滤波。仿真计算中对有限记忆步长Ｎ进行了测试，并对计算结果的精度和误差进行了分析。     

一种考虑四元数模约束的非线性对准滤波算法

给出一种考虑四元数模约束的大失准角对准滤波算法。考虑到四元数的单位模约束,采用带状态非线性等式约束的UKF滤波算法进行滤波,即先进行通常的UKF滤波,获得无约束估计值后,将其投影到约束空间上,得到约束估计值。投影时采用两步投影的方法,先对sigma点集进行投影,再对其加权均值进行投影。仿真结果表明,相对于通常强制归一化四元数的UKF算法,采用两步投影的UKF算法的对准精度有一定改善。     

GNSS最优载波相位平滑伪距研究

平滑常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数,实际数据处理时主要依据经验设定平滑常数。这种主观设定过程缺乏理论依据,无法达到最优平滑效果。针对此问题,以适用于实时GNSS载波相位平滑伪距的经典Hatch递推滤波算法为基础,在连续时间域上分析了载波相位平滑伪距误差的主要构成,给出了总误差估算公式,分析了平滑常数对平滑精度的影响传导机制。进一步,采用令平滑总误差最小为目标的极值法推导给出了最优载波相位平滑常数的计算公式,给出了最优载波相位平滑伪距的完整处理步骤。最优平滑常数算法在数学意义上最优,大幅压缩了伪距测量误差,又不会引入过大的电离层发散误差。通过两个实际算例,证明了算法有效性。