一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中,由于外界环境的影响及传感器自身的限制,拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声,因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题,提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作,并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理,在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理,分析星图的噪声特性,对星图滤波去噪算法进行研究,并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高,较传统方法横坐标提高0.00538个像素点,纵坐标提高0.0077个像素点,证实了图像处理算法的有效性。     

基于随机维纳过程的航空发动机性能衰退研究

针对发动机下发间隔预测的问题,研究了发动机性能衰退规律.基于发动机排气温度裕度(EGTM)数据,建立了随机维纳模型,并使用严酷度因子修正模型,表征不同的工作条件对发动机的影响.利用期望最大化(EM)算法结合贝叶斯定理,对模型参数求解,最终得到了基于性能衰退的发动机平均下发间隔.研究结果表明,在严酷度因子为1.2696的...     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

基于小波域维纳滤波的激光陀螺数据处理研究

针对激光陀螺随机漂移数据的非平稳特性,设计了小波滤波器,使经小波滤波后的数据近似成为平稳序列,并进行了相应的平稳性检验.在小波变换的基础上,结合维纳滤波器处理平稳信号能力强的特点,提出了一种小波域维纳滤波法.仿真试验表明,此方法更显有效性.     

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

用自联想网络处理带噪声的发动机数据

研究了用自联想网络(AANN)进行数字滤波的方法。自联想网络采用一种带有瓶颈层的特殊结构，且具有单位总增益。在经过大量带噪声样本的训练之后，各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程，信息中的精华将被提取，从而使人们能够利用冗余信息抑制其测量噪声，使发动机测量参数在最大程度上减少噪声对其带来的负面影响。     

地磁定位方法综述

地磁导航具有可用区域广泛、无累积误差、无源和隐蔽性强等优势,是未来定位导航与授时（PNT）体系中潜在的重要导航定位手段之一。地磁导航技术包括磁场信息的测量、地磁基准图的建立和地磁定位方法的设计3个重要内容。本文主要围绕地磁定位方法,调研总结了当前主流的地磁滤波、地磁匹配和磁场同时定位与构图(SLAM)三类方法的原理及技术发展路线,重点分析了不同方法的优缺点、适用场景、时效性、对磁图和传感器的需求,并对地磁定位方法的发展方向进行了展望。     

卫星地球-射频敏感器组合定姿滤波算法研究

基于卡尔曼滤波理论以及卫星定姿技术的发现状况，对卡尔曼滤波在静止轨道三轴稳定卫星红外地球敏感器和射频敏感器组合定姿中的应用作了一定的研究。建立了静止轨道三稳定卫星姿态动力学模型和红外－射频敏感器组合定姿的姿态量测模型，针对这一模型，应用推广的卡尔曼滤波进行姿态估计，并进行了计算机仿真，验证了滤波方法应用于静止轨道三轴稳定卫星红外地球敏感哭和射频敏感器组合定姿的有效性和优越性。     

自学习自适应INS／Doppler组合导航系统

本文通过引入文［１］提出的自学习适应Ｋａｌｍａｎ滤波，而将氢此组成的具有自学习功能的智能组合导航系统直接建立在噪声分布密度的异步自学习估计上，由于此时的ＬＡＫＦ在每次重复滤波实验后可离线异步地学习模型与量测噪声的统计特性，从而可有效地避免滤波发散现象并能确保实时性。文中结合某飞行器，对ＩＮＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ组合导航系统进行了仿真研究，所得结果十分满意。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。