推力矢量控制电动伺服机构的双模控制研究

针对推力矢量控制电动伺服机构控制器的可靠性与冗余设计问题,提出了一种基于有无位置传感器的双模控制器方案,分析了双模控制器的原理与无位置传感器运行模式下的转子位置检测技术,利用电机的反电动势过零点获取电机转子位置信息的方法,设计了分压电路、带通滤波器、比较器构成的反电动势过零检测电路,通过电动伺服机构平台的试验验证,表明采用双模控制器的电动伺服机构能独立工作或自动平滑切换工作,克服了单一工作模式的不足之处,节约了冗余设计的空间与成本。     

基于相减式信号抵消的带内隐藏干扰检测

为实现对通信信号的实时监测,提出一种带内隐藏干扰检测方法。该方法先利用解调结果重构期望信号,然后通过时延估计及自适应滤波使其与接收信号中的有用信号在时间、幅度和相位上尽量保持一致,最后利用相减式信号抵消技术将其从接收信号中消除,能够在不中断通信业务的前提下检测出信号带宽内隐藏的干扰。仿真结果表明,当信干比不低于6 dB、信噪比不低于3 dB时,期望信号、干扰信号与各自原信号的相似系数均能达到0.9以上,提取的干扰信号非常准确。将利用文中方法估计出的干扰抵消后,信号的星座图也得到了显著的收敛。     

基于Gabor滤波器的航空图像居民区域提取

中低分辨率航空图像中居民区域的自动提取对地理信息系统更新和无人机导航具有重要作用.详细分析了Gabor滤波器参数对纹理提取的影响,提出了一种基于Gabor滤波器的居民区快速提取算法.算法包含4步:运用Gabor滤波器分析图像纹理,采用核密度估计生成居民区域置信图像,进而计算自适应阈值分割置信图得到候选区域,最后根据区域几何形状去除干扰得到居民区.算法平均运算时间为0.42s,实验结果表明了算法的高效性和准确性.     

带渐消因子的Quadrature卡尔曼滤波

为了解决无源传感器机动目标跟踪系统非线性较强、传统的跟踪滤波方法不稳定容易发散的缺陷,提出了一种带渐消因子的QKF（FQKF）算法。该算法通过引入时变渐消因子来实时调整状态预测误差协方差阵、量测预测误差协方差阵及状态预测误差和量测预测误差之间的互协方差阵,利用公式推导得出渐消因子实际上是对状态传播积分点和量测传播积分点进行渐消,进而达到实时调整滤波器增益矩阵的目的。并通过算法的机理分析和仿真实验表明FQKF算法具有强跟踪滤波器（STF）的优良性能,能够克服QKF算法的缺陷,对于无源传感器机动目标跟踪中系统的突变状态具有较强的跟踪能力,较QKF算法稳定性有所提高,并且计算量适中。     

广义Hilbert变换及其滤波器的设计

广义Hilbert变换将传统的Hilbert变换由整数阶向分数阶的推广,其应用领域也得到了扩展。文章主要研究设计广义Hilbert滤波器时,窗函数的选择问题以及对滤波器的误差进行分析,并给出了分析结果。     

复合测速X射线脉冲星导航方法

为抑制由航天器速度引起的脉冲星信号多普勒效应,提出了基于直接/间接混合测速的X射线复合脉冲星导航方法.直接测速方法根据脉冲星畸变轮廓直接提供速度信息,提出了一种面向直接测速测距的畸变轮廓匹配估计方法.直接测速精度高,但仅适用于高流量脉冲星,即Crab脉冲星.间接测速方法通过建立速度与脉冲星到达时间之间的关系模型,由卡尔...     

基于UKF的机载无源定位算法

提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)的机载无源定位算法,并结合应用背景,对系统模型以及通常的UKF算法作了相应的改进。该算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,克服了EKF(Extended Kalman Filter)中引入的较大线性化误差对性能的影响。与基于EKF的定位算法相比,本文提出的算法滤波性能更好,对初始估计误差不敏感,并且算法不用计算雅可比或黑赛矩阵,更容易实现。仿真结果验证了提出算法的优越性。     

一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究，主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标，而在实际应用中目标常常是机动的。由此，提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法，它不需要假定目标的机动加速度模型，而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声，从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决，不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响，而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较，仿真结果验证了提出算法的优越性。     

小卫星多传感器融合滤波定姿算法

虽然扩展卡尔曼滤波被成功应用于许多非线性系统,但由于其对高阶项的截断误差等因素,其用于小卫星多传感器定姿系统时性能受到限制。针对上述问题,本文提出了一种将扩展卡尔曼滤波器与两步滤波器相结合的方法。利用Gibss矢量做姿态参数,避免了四元数在进行迭代时的归一化约束。以太阳敏感器、星敏感器、MEMS陀螺、磁强计为敏感器件,通过仿真,将本文算法与扩展卡尔曼滤波器进行了对比。结果说明,本文算法能将最大稳态定姿误差降低4.4×10-30。     

基于遥测信号的小波变换与数字滤波联合滤波方法研究

为了弥补数字滤波器不能滤除遥测信号通带内噪声的不足,提出小波变换与数字滤波联合滤波的方法。重点讨论数字滤波器的选择、小波滤波分解级数的确定和小波消噪中阈值的选择。将该方法应用于遥测信号滤波,取得了较好的效果。