改进的Sage-Husa自适应滤波算法在MEMS航姿参考系统中的应用

针对经典Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点,引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进,并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子,并通过预测残差得出了最优解。同时,用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性,对滤波器发散进行了有效的抑制,减少了算法的计算量。实验结果表明,该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。     

舰载惯导传递对准仿真系统设计及实现

构建了舰载惯导系统传递对准计算机仿真系统,利用轨迹发生器产生主子惯导系统的惯性器件的输出,送入主子惯导系统的惯导解算模块,产生不同匹配模块的惯导参数输出,进而进行滤波估计。仿真系统可以对所建立的舰载惯导系统的误差模型和滤波算法进行计算机仿真验证,提高误差模型的精确性和滤波算法的可靠性,并对后续的半实物仿真和实际装备实验验证提供理论依据和支撑。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

航空发动机核心机全三维数值仿真方法研究

利用流体分析软件ANSYS CFX,对航空发动机核心机进行了全三维流场数值仿真。采用出口边界模拟压气机级间引气和燃烧室二股气流流路,以及源项方法模拟涡轮叶片冷却喷射。考虑了压气机空腔效应、各叶片的端壁倒圆、转子叶片叶尖间隙等细节结构;燃烧室按照燃油喷雾模型计算化学反应。通过计算获得了核心机进口导流盆、压气机、燃烧室、涡轮及喷管的气动性能;分析整理出了部件各项参数沿径向的分布,获得了核心机推力,并与试验结果进行了对比。通过研究,初步校验了航空发动机核心机全三维数值仿真的可行性,为航空发动机整机全三维数值仿真奠定了技术基础。     

基于双状态卡方故障检测的组合导航系统

故障检验与隔离是利用联邦滤波实现组合导航系统安全可靠运行的关键技术。针对常规残差卡方检验法对于慢变故障检验效果差,以及状态卡方检验受到初值误差、系统噪声和建模误差影响导致子系统被频繁隔离的问题,提出一种改进的SINS/GPS/ADS/DVL组合导航系统故障检验算法。该算法采用2个状态推进器交替地对滤波数据进行重置,避免状态递推器被未检测出来的故障污染。实验结果表明,改进的算法能够有效提高故障检验的灵敏度,增强组合导航系统的可靠性。     

已知初始匹配对的图像四元松弛匹配算法

提出了已知初始匹配对的四元松弛匹配算法,该算法以向量旋转角的旋转和缩放不变性特征作为匹配对的优化准则,首先计算向量旋转角度差值,然后通过构造支持度函数和剔除策略选出最优匹配对.在初始错误匹配比例较高和游动误差较大的情况下能够实现正确匹配.通过大量图像实验证明,该算法在匹配速度和正确率上优于桑农松弛匹配算法.     

自适应粒子滤波在紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性系统,针对一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,文章提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合产生重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,该方法通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法自适应。为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,并与其他滤波方法的仿真结果进行了对比,结果说明了所提算法的有效性。     

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。     

高效AVS环路滤波器结构设计

为满足AVS高清视频实时解码要求,提高环路滤波处理速度,提出了一种高效的AVS去块效应环路滤波的实用结构.将8×8块进一步分割为4×4块进行滤波运算.通过优化滤波顺序,将需要滤波的4×4块边界尽量集中,在读写数据的同时进行滤波操作,提高流水处理的效率和数据的利用率,从而有效地减少了滤波处理总的时钟数.实验结果显示,处理一个宏块只需要196个周期,相对于目前AVS环路滤波设计,速度提高50%.在100MHz工作频率下,能够支持AVS高清视频的实时解码滤波处理.     

一种基于三角形重投影的虚拟视角合成

相比较传统的视角插值合成方法只能在基线上合成虚拟图像,提出的一种基于三角形重投影的虚拟视角合成方法,可以在已知少数几个匹配点的情况下,将场景内容自动迭代划分为一致和非一致三角形区域,通过不同策略的三角形重投影实现更加自由的视点的虚拟图像合成.划分过程中引入直线段约束可以解决直线纹理在三角形接缝处的畸变问题,保证最后的合成图像中场景表示在此处的连续性.利用设计的可信度函数,沿一定搜索路径可找到更多的新匹配点,从而带来更多的一致三角形区域.将此方法应用到虚拟彩色图像的合成,实验结果证明了此方法可以在更大视点范围内合成逼近于真实图的虚拟图像.