相位干涉仪参差基线解模糊算法研究

针对多基线相位干涉仪测向时存在的相位模糊问题,分析相位差变化值的相位模糊特点,提出一种利用相位干涉仪基线间的参差距离对相位差进行解模糊的方法,讨论正确解模糊的条件、范围以及波达角估计精度与入射角之间的关系,并给出了仿真结果。     

色高斯噪声背景下相干信源DOA估计

为在色高斯噪声背景下估计相干信源DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源DOA估计算法。对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关。通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源DOA估计。仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能。     

基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计

探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。     

编队卫星短弧段相对轨道确定方法研究

针对2颗星编队飞行的情况,描述了相对运动的3种动力学模型,利用GPS测量得到的相对位置矢量,选择了非线性最小二乘估计方法来实现相对轨道确定.结合空间圆编队构形进行了分析和仿真,结果表明该方法能得到高精度的相对状态信息,相对动力学模型越精确,相对状态信息精度越高.     

某型号液体火箭发动机可靠性分析

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,讨论了某型号液体火箭发动机可靠性指标的Bayes估计及E-Bayes估计.在刻度平方误差损失函数下,给出了火箭发动机寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的Bayes估计及E-Bayes估计.最后运用Monte Carlo方法对各种估计的均方误差进行了模拟比较.结果表明,E-Bayes估计给出的估计精度高.     

屏蔽数据下航天器电源系统可靠性的统计分析

基于屏蔽数据和定数截尾情形,利用概率元方法建立了样本的似然函数,推导出航天器电源系统半导体器件参数、可靠性及失效率的极大似然估计和Bayes估计,并讨论了相应的最小后验风险,最后利用Monte-Carlo方法验证了本文估计方法的正确性和可行性。     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究

在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。     

基于平方谱的符号率估计方法研究

研究基于信号平方谱的符号率估计方法,从理论上分析BPSK、QPSK和OQPSK信号平方谱中符号率谱线出现的原因和规律,为了提高符号率谱线的可识别性,利用修正的抑制色噪声的非线性滤波方法对平方谱的估计进行滤波,并从运算复杂度、抗噪性能和对信号升余弦滚降因子变化的鲁棒性等方面分析比较文中算法与文献中类似算法的性能,证明文中算法可以在较小的运算复杂度下取得较强的抗噪性能和较好的鲁棒性。     

可靠性增长幂律模型MTBF区间估计系数表的研究（续）

对国内外的可靠性增长标准与手册的区间估计系数表进行了分析．指出原始计算的数表只有两种,但转载中问题不少,或由基于形状参数极大似然估计（MLE）的表换算为基于形状参数无偏估计的表时精度下降。为满足工程应用需要,本文用保证8位有效数字的计算方法编制了新表。同时,还对时间终止的情况,给出了Bayes与随机化最优区间估计系数表。