区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

一种关于目标与安全管道相对位置估算方法

针对靶场试验安全控制中目标与安全管道位置估算的实际需求,结合靶场实时数据处理要求,提出了利用滑动窗口技术,动态载人理论弹道数据,并采用折半查找和KNN查询相结合的思想实现了目标与理论弹道最近邻点查询,完成了飞行目标与理论规划航迹间的位置等参数偏差查询。利用区间估计原理,给出了目标与安全管道相对位置估算方法,解决了传统试验中无法对目标与管道边界的接近程度进行量化的问题。     

数字域谱估计的GNSS系统信号带宽测试方法

针对传统的单载波扫频法不适于GNSS（全球导航卫星系统）信号生成通道的带宽测量的问题,提出了采用数字信号处理的信号带宽方法.对实际导航信号进行高速采样,在数字域对采样的导航信号和本地数字生成的理想导航信号进行频谱估计和计算,从而得到GNSS信号带宽.分别使用周期图法和Welch法谱估计,对提出的测试方法进行仿真.仿真结果表明,采用Welch法进行理想信号和实际信号谱估计,对谱估计后的结果进行计算,可以完成GNSS信号带宽精密测量,在Welch法估计参数设置合理的情况下,GNSS信号带宽估计的准确度可以达到99.9％以上.     

基于最大似然估计法的加速度计误差参数标定方法

为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于最大似然估计的模观测标定方法。在考虑噪声影响的情况下建立加速度计的误差参数模型,运用最大似然估计法对误差参数进行标定计算,并将标定结果的精度与所考虑参数模型的克拉美限相比较。结果表明,与传统标定方法相比,该方法标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值。     

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

机翼重量分配方法在轻型飞机中的应用

针对目前飞机初始设计阶段的机翼重量估算公式变量较多,条件限制因素较复杂的情况,提出了一种按照机翼重量分配来估算重量的方法。把机翼重量分配到：承弯结构、承剪结构、分布气动载荷结构、起落架影响结构、前后缘结构、襟副翼机构,燃油影响结构、以及其它附属结构。此方法已经在大型飞机的机翼重量估算上取得了良好的效果。通过与一系列常用机翼重量估算公式的对比分析,并且利用已知的10种轻型飞机完成了算例,结果证明此方法有很强的适应性。     

教练机发动机使用任务循环推导

在大量的外场统计和空测的基础上, 对某教练机发动机的外场使用载荷进行了分析研究, 推导出了其使用任务循环, 并与MIL-STD-1783进行了对比分析, 为国产同类新型教练机发动机的设计任务循环的预测奠定了基础。      

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。