基于AMSAA模型的研制试验数据 可靠性综合评估

采用了工程界普遍使用的AMSAA模型,充分利用了同类或相似产品研制试验故障数据,对于研制试验中含较多试验项目的情形将其归结为几种典型的环境应力类型,提出了一种通过最优化过程确定时间环境折合系数的方法,最后给出了研制阶段MTBF(Mean Time Between Failures)置信区间的求解方法.研究结果表明,该方法合理可行,可以满足工程上的精度要求.      

基于训练序列的时域OFDM载波同步算法

在研究单次频偏累积相偏估计的基础上,详细分析了2次独立的频偏累积相偏估计带来的频偏捕获范围的提高.并在此基础上提出一种基于训练序列的载波同步算法.这种算法利用时域2次独立的不同分辨力的相偏估计,解决了单次估计可能存在的相位模糊问题,从而实现了大频偏载波同步.通过理论分析给出了这种算法的性能,并通过仿真进行了验证.由于完全在时域进行估计,和其他大频偏载波同步算法相比,这种算法计算量小,且实现简单.     

遗传算法在高频区目标二维散射分析中的应用

针对高频区雷达目标的散射特征问题,提出利用联合时频分析--自适应高斯基表示方法(AGR)来简化目前的二维散射中心模型,并将遗传算法(GA)用于二维散射模型参量的估计.该方法充分利用遗传算法的内在并行性,解决了二维等效散射中心的估计问题.仿真结果表明,该简化的二维模型不仅可以区分局域性散射中心,也可以再现具有一定长度的展布式散射结构,利用该简化模型在无噪情况下可以准确估计各散射中心的参数,同时在低信噪比情况下也可以取得很好的估计性能,它对于去除背景噪声起到了很好的作用.通过验证,在简化的散射模型基础上的目标散射特征分析是准确和可行的.     

三维CT重建几何参数的非线性最小二乘估计

重建几何参数的精度是3D-CT(Three Dimensional Computed Tomography)重建中严格控制的指标,在实际的X射线扫描成像中,这些参数无法直接测量得到,从而难以保证其精度.介绍了利用非线性最小二乘估计Feldkamp三维重建几何参数的方法,根据空间质点质心的投影位置与其投影的质心位置重合的原理,通过计算空间质点(实验中采用近似质点的目标体)投影质心坐标,求解非线性方程组估计重建几何参数的最优解.计算机模拟结果表明,在参数向量初始值接近于真值的情况下,估计所得参数值有较好的精度和重复性.利用此方法估计所得实际扫描系统的几何参数值进行三维重建,也得到了很好的重建结果.     

卫星精密轨道抗差估计的研究

建立了卫星精密轨道抗差估计批处理的模型，给出了抗差估计权函数、影响函数等方面论述了抗差估计批处理的抗差性，从理论上说明了抗差估计批处理能充分利用有效观测，限制了利用可用观测，排除了有害粗差影响，得到了正常模式下的最佳估值；给出了抗差估计批处理的计算步骤；应用激光测距数据对Lageos卫星进行了精密定轨，结果表明，抗差估计比经典最小二乘估计得到的卫星轨道更稳定，由实际情况进一步说明了抗差估计批处理具有明显的抗差性。     

GPS用于编队星座的姿态与相对位置确定

利用载波相位差分GPS技术确定编队星座的姿态和相对位置时，由于卫星状态间的相互耦合和差分观测值的相关性，应该联合星内和星间的差分观测进行状态的整体解算，文中给出了利用星间差分观测值形成的空间网形束、联合星内和星间差分确定编队星座姿 态和相对位置方法，数学仿真结果表明该方法的有效性。     

一种基于计算机视觉的飞行器姿态估计算法

改进了一种基于图像统计信息的飞行器姿态估计算法.改进后的算法可以迅速地估计出飞行器的横滚角与俯仰角,减少了运算量,提高了姿态估计的实时性和鲁棒性,精度满足飞行器的姿态控制要求.将不同的算法进行了仿真比较,提出了一种应用方案,解决了姿态估计过程中横滚角与俯仰角耦合的问题.改进后的算法适用于装备以视觉系统作为导航系统的飞行器,尤其是只能装备小型视觉系统的微小型飞行器(MAV, Micro Air Vehicles).将应用该算法的视觉导航系统与微惯性测量单元(MIMU, Miniature Inertial Measurement Unit)组合使用,可以增大飞行器姿态角估计的范围,进一步提高估计精度.      

椭球状态定界的鲁棒算法

提出了一种计算鲁棒的线性离散时间系统的椭球状态定界算法.算法假设系统的过程和量测噪声以及初始状态由已知椭球来定界,然后利用椭球集合来描述系统真实状态的可行集.算法的时间更新和量测更新过程分别产生两个椭球的向量和与交.算法对椭球形状矩阵进行Cholesky分解,使得当存在舍入误差时椭球形状矩阵保持正定.为了不受病态矩阵求逆的影响,算法的量测更新过程采用了求次最小容积椭球的方法.采用在数字计算机上进行蒙特卡洛仿真来检验算法的性能.结果表明算法的精度与最优算法十分接近,并且具有很好的计算鲁棒性.算法同时具有易于在并行计算机上运行的优点.      

导频脉冲载波频率的快速捕获与跟踪

针对短时导频脉冲载波频率的同步问题,提出一种快速捕获和跟踪方法.该方法采用相位推算法进行快速载波频率初估计,完成频率的捕获.相位推算法首先利用最小二乘法估计实采样点的相位,再应用相位解卷、一元线性回归和最小二乘法拟合求取信号频率的估值,其测频精度优于常用的Prony算法,在高信噪比情况下逼近实正弦信号的Cramer-Rao界.应用数字下变频和Kay算法实现频率的跟踪,通过建立仿真模型,验证其跟踪精度优于叉积自动频率控制环.在给出的设计实例中,对于脉宽为1ms的导频脉冲,在信噪比大于13dB的情况下,环路频率跟踪的最大误差小于3Hz.      

基于Kalman滤波的镍氢动力电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)是电动车能量控制的重要参数,针对镍氢动力电池,建立了一种新的状态空间模型.电池模型采用荷电状态和极化状态作为状态向量,考虑持续充放电时电荷累积效应对电池电压的影响,对模型的状态方程进行了优化,增加了电荷累积项,以提高模型在变电流充放电过程中的精度.根据Kalman最优滤波理论,设计了电池荷电状态Kalman滤波递推算法,估算方法考虑了电池电压、电流和电池温度,给出了递推计算公式.根据恒流充电、恒流放电、脉冲充/放电、变电流充/放电实验的实验数据,对模型进行了仿真分析.结果表明,采用Kalman滤波估算方法有利于提高动力电池的荷电状态估算精度,适合应用在混合动力电动车中.