基于强跟踪EKF的组合导航系统故障检测方法

针对大方位失准角的机载SINS/GPS组合导航系统,为保证在高动态环境下实现高精度、高可靠的导航,利用强跟踪EKF滤波残差设计了一种基于残差统计特性的坏值检测算法,对导航信息进行估计和跟踪.仿真结果表明,该算法能够实时检测出GPS量测信息中的坏值信息,隔离后可显著提高组合导航精度,具有较高的可靠性、出色的容错能力和重要的工程应用价值.     

单兵自主导航技术发展综述

在卫星受限情况下的单兵自主导航技术是近年来研究的热点。首先介绍了单兵自主导航技术的发展概况,然后重点分析了基于MIMU的单兵惯性导航技术的主要原理和方法,之后针对纯惯性导航存在的问题,介绍了地磁、场景、视觉等常用的单兵辅助导航方法,并阐述了单兵协同导航技术。最后,简要介绍了单兵自主导航技术的未来发展趋势。     

一种着陆视觉导航P3P问题的解法

P3P问题是机器视觉领域的经典问题,其多解的排除与唯一解的确定是研究热点。针对飞行器着陆过程中机载视觉设备跑道成像的特点,提出了一种着陆视觉导航P3P问题唯一解的求解方法。该方法首先通过机场跑道的3条边线计算相对姿态,再根据直线方程求解相对位置,最终完成飞行器与跑道之间6个自由度参数的唯一确定。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

基于SSD-HT时频阶比跟踪的变转速转子故障诊断

为解决变转速工况下转子故障特征难以提取的问题,提出一种基于SSD-HT时频阶比跟踪的转子故障诊断方法。应用一种新的信号分解方法—奇异谱分解对转子故障振动信号进行分解,得到包含故障特征信息的奇异谱分量。运用希尔伯特变换计算各个有效奇异谱分量的瞬时频率,获取故障信号的时频分布。根据时频分布中的转频信息对原始振动信号进行阶比跟踪分析,提取直观的阶次特征。仿真分析与实验分析结果表明,在无转速测量装置条件下,所述方法可准确判别变转速工况的转子故障模式,相对于传统分析方法表现出一定的先进性。     

一种基于参数控制的低轨星载接收机载波跟踪算法CSCD

低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。     

无人机视觉引导对接过程中的协同目标检测

无人机空中自主回收是未来的发展趋势,对空中载具的自动识别是实现视觉引导回收的关键技术之一。目前对于空中关联目标检测的研究局限于单个目标个体,没有充分利用关联目标之间的信息。本文针对空中高动态对接中的关联目标检测问题,提出了一种母机与挂载对接物体的单阶段快速协同目标检测算法,包括相关类别并行独立分支目标检测、相关类别掩模增强检测以及相关类别的特征一致性约束,这些模块能够共同提升检测表现。实验表明,在测试集中该算法相比于YOLOv4能够提升4.3%的平均精度,相比YOLOv3-Tiny能够提升31.6%的平均精度。同时,该算法已应用在MBZIRC2020的高动态空中对接项目上,实现机载图像在线实时处理,团队借此斩获冠军。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

一种多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法．这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视频回波信号经过数据采集、信号检测和目标参数提取后得到的测量数据．在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计误差达到半功率波束度宽的．     

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。