卡尔曼滤波器UD分解滤波算法的改进

简介Kalman滤波的UD协方差分解算法,针对工程应用中出现的由于UD协方差分解算法本身的局限性 而产生UD因子分解失真问题,提出一种简单有效的解决方法。从而有效地克服UD算法本身的局限性而造成的UD因 子分解失真,改善滤波效果。     

基于四元数法的舰载无人机回收系统测高技术研究

文章针对舰载无人机在着舰回收过程中,由于海浪颠簸对引导系统高度测量严重干扰的问题,利用四元数导航算法提出了一种新型的舰载无人机回收系统测高方法。首先采用捷联惯导测高系统设计方案,同时利用微机械的惯性测量组件,提高系统的可靠性和集成度;然后,利用四元数导航算法求取各个姿态方位参数,再用旋转矢量法补偿不可交换性误差,推导出舰船甲板的升沉高度实际值,为克服传统纯惯导测量算法的不稳定性,提出一种具有三阶阻尼特性的互补滤波器算法,并在测量系统输入端加入巴特沃斯滤波器去除杂波干扰,得到需要测量的高度变化值。最后,通过对比传统纯惯性方法下测高系统输出值、加入真实气压表互补滤波后测高系统输出值和加入零均值阻尼信号互补滤波测高系统输出值,三种不同情况下的仿真结果,验证了所提方案的有效性。     

一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法

针对自主光学导航在深空巡航段应用中的问题,提出了一种基于信息融合的自主导航算法。由太阳敏感器测量获得太阳相对探测器的视线矢量,由分光计测量获得探测器相对太阳的径向速度,构建自主导航系统的两种信息观测方程;由基于状态估计误差协方差阵奇异值动态确定信息分配因子,用信息融合技术和扩展卡尔曼滤波算法实时估计探测器的位置与速度。对深度撞击任务的实际飞行数据的数值仿真结果表明:自主导航算法的轨道确定精度满足深空巡航段要求。     

太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究

在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。     

基于模糊推理的基向量曲线求解方法

基向量法是求解近圆轨道间固定时间最优交会的一种几何方法。针对基向量法中最优解的基向量曲线的求解问题，提出一种基于模糊推理的求解方法，使得基向量法的整个求解过程可以脱离人工干预完全由计算机完成，从而使基向量法求解的效率有了本质上的提高。通过对四冲量固定时间最优交会问题的求解实例表明该方法的有效性和实用性。     

构件裂纹缺陷的超声识别

将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。