非完美特性下的多状态系统检测与维修优化

对于带有周期检测的系统进行维修优化时,不仅需要考虑系统自身可靠性信息,还应该充分利用检测数据并优化检测周期。以多状态并联可修系统为研究对象,考虑非完美检测和非完美维修,以降低系统运行成本率为目标实现系统检测和维修优化。利用非齐次马尔可夫链建立系统可靠性模型,对系统退化、检测和维修进行蒙特卡罗仿真。利用粒子滤波融合系统模型与检测数据并估计系统剩余寿命。设置寿命相关门限触发系统维修,以成本率期望仿真结果为目标函数,使用遗传算法优化检测周期和维修阈值。通过算例证明该方法可有效克服检测误差并实现检测和维修优化。     

基于模型混合的多分辨率多模型跟踪算法

在原有的多分辨率多模型算法的基础上引入了滤波器混合的方法,提出了一种新的机动目标跟踪算法.原多分辨率算法在多分辨率框架下应用硬切换多模型算法,改善了多模型算法在非机动段的跟踪性能,但是保留了硬切换算法的固有缺点.交互式多模型算法由于采用模型混合,避免了硬切换算法存在的问题,但是非机动段的跟踪性能不如多分辨率多模型算法.所提出的新算法综合了两者的优点,不仅解决了多分辨率多模型算法中存在的问题,而且其综合滤波性能优于交互式多模型算法.      

基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法

无人机已被广泛应用于军事和民用领域,目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一。针对无人机视频跟踪过程中目标易发生尺度变化、遮挡等问题,提出一种基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法。首先,结合残差学习和空洞卷积的优点构建深度网络提取目标特征,同时克服网络退化问题;其次,将提取的目标特征信息输入核相关滤波算法,构建定位滤波器确定目标的中心位置;最后,根据目标外观特性的不同进行自适应分块,并计算出目标尺度的伸缩系数。仿真实验结果表明:所提算法能够有效应对尺度变化、遮挡等情况对跟踪性能的影响,在跟踪成功率和精确度上均高于其他对比算法。      

移动平滑算法在无人机遥测数据处理中的应用

研究了用于无人机飞行试验数据事后处理的平滑滤波及预报问题.提出白噪声多项式的最优线性移动平滑滤波算法应用于分离飞行遥测数据中的真实信号和随机噪声,并通过滤波方差比给出对随机误差的压缩程度.试验结果表明,该方法对各种飞行数据有效、可靠、适用.     

基于矢量观测的航天器分段信息融合定姿方法

针对基于MEMS(微机电系统)陀螺和CMOS APS星敏感器的集成惯性/星光姿态确定系统的低精度特点,研究了适用于该定姿系统的基于矢量观测的定姿算法.对于陀螺/星敏感器这种配置模式,有EKF(Extended Kalman Filter)、QUEST、最优REQUEST等几种适用的定姿算法.针对EKF和最优REQUEST算法的不同特点并结合确定性算法QUEST,以四元数为姿态参数,将姿态估计的EKF方法分别与QUEST算法和最优REQUEST算法进行了融合,提出一种分段信息融合的姿态估计器:陀螺漂移估计误差较大时,将EKF与QUEST结合,快速估计出陀螺漂移.当陀螺漂移误差减小到一定程度,再切换为EKF与最优REQUEST算法融合的双重滤波器.仿真比较结果表明,这种分段信息融合的姿态估计器既可以估计姿态参数也可以估计陀螺漂移,并能达到很高的定姿精度.     

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用

针对存在时变偏差的非线性系统状态估计问题,提出了一种新型的自适应两级UKF算法（ATUKF,adaptive two—stage unscented Kalman filter）．该算法利用衰减因子补偿模型的不确定性,对状态和偏差实施分离估计,并利用估计偏差对状态进行更新．将该算法用于存在随机时变偏差的近地卫星自主导航系统的状态估计问题中,仿真结果验证了其有效性,并利用可观测性分析方法对导航系统的可观测性进行了分析．     

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

基于UKF的反辐射导弹抗机动雷达短时关机仿真研究

抗雷达关机是反辐射武器的一项重大关键技术,也是反辐射导弹不可避免要考虑的难题。本文提出了一种被动雷达寻的头与无迹卡尔曼滤波技术相结合的抗机动目标雷达短时关机方案,基于机动目标当前模型建立状态方程和非线性观测方程,利用UKF估计理论对反辐射导弹抗关机性能进行了仿真计算。仿真分析表明,在机动雷达关机时间较短时,本文方案对抗机动雷达关机具有可行性。     

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。