分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论了分布参数可变时的统计模型及动态参数建模方法，给出了参数的Bayes估计，并对于应用中的一些问题提出了看法。     

目标跟踪（定轨）中的信息融合估计技术

本文对目标跟踪中的多源信息融合估计问题进行论述,讨论了多个观测站对同一目标观测时的分布式和中心式融合估计问题,对Bayes融合的算法问题提出了技术途径。     

带有太阳电池阵的卫星电源系统在轨测试方法

根据带有太阳帆板的地球同步卫星在轨测试需求,分析了星上电源系统的组成及技术状态;并以光照区可调节母线为例。给出了卫星电源系统在轨测试方法及相应的计算公式;最后,通过工程验证了该方法的正确性。     

不同台阶高度对中心分级燃烧室点火熄火性能的影响

设计了一种贫油燃烧中心分级燃烧室,采用单头部矩形试验件,试验研究了3种不同台阶高度对点火熄火性能的影响.试验中只有预燃级喷嘴供油工作,在常温常压、常温低压条件下进行了贫油点火试验,在常温常压、加温常压下进行了贫油熄火试验.结果表明:台阶高度越大,贫油点火边界越宽,同时贫油熄火边界越宽;进口温度的升高有助于改善贫油熄火性能,并缩小3种方案贫油熄火油气比的差距,在320~570K的进口温度范围内,贫油熄火油气比的最大差距由40%减小到13%;3种方案都具有较好的常温负压点火性能,且在0.5%~1.5%的火焰筒进出口总压降下,贫油点火油气比差异不大,最大相差不超过10%.     

四段修型弥散反射激波中心体基准流场研究

针对高超声速内收缩进气道宽马赫数范围工作的要求,设计了一种四段修型弥散反射激波中心体基准流场,可明显提高基准流场来流马赫数高于设计点来流马赫数（6.0）时的压缩效率,巡航点（来流马赫数为7.0）出口总压恢复系数较下凹圆弧中心体基准流场提高了2.3%.此外,基于两种基准流场分别设计了圆形进口内收缩进气道并在来流马赫数为5.0~8.0范围内进行数值计算,结果表明:来流马赫数高于设计点来流马赫数时,四段修型进气道的压缩效率更高.有黏条件下,来流马赫数为8.0时二者的增压比近似相等,四段修型进气道喉道截面出口总压恢复系数相对提高了1.1%.      

中心分级燃烧室预燃级贫油熄火性能试验

对一种单环腔的中心分级LESS（low emissions stirred swirl）燃烧室进行了常压状态下的贫油熄火性能试验研究.采用单头部试验件,研究了预燃级离心喷嘴流量数、进口温度及燃料类型对贫油熄火性能的影响.结果表明:预燃级采用小流量数的离心喷嘴能够降低贫油熄火当量比.进口温度低于150℃的范围内,随着进口温度的增加,贫油熄火当量比迅速降低;进口温度高于150℃时,温度对贫油熄火当量比的影响作用不明显.气态燃料与液态燃料的贫油熄火当量比随火焰筒压降的变化趋势是不同的,但都趋于相同的值,且在5%的火焰筒压降范围内,气态燃料的贫油熄火当量比低于液态燃料.      

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

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。