使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。     

星载多频段双极化共馈微波辐射计天线

作为“神州四号飞船”留轨段主载荷的多模态微波遥感系统中的微波辐射计天线是我国第一个工作到毫米波段的航天器天线，其工作频段跨越近6个倍频程，采用了多频、双极化共馈源偏置抛物反射面天线系统，首次应用就获成功。本文着重阐述该微波辐射计天线的多频、双极化共馈系统设计和毫米波高精度反射面天线的实现。文中还介绍了空间反射面天线的计算机机电热一体化设计。     

基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法

为了减小近地轨道(小于1000km)地磁导航的估计误差协方差，提高导航的可靠性和准确性，在地磁导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备，提出了一种基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法。该算法取卫星的位置和速度向量作为状态向量，建立状态方程；取卫星周围的磁场强度和卫星到星下点实际海平面距离求出的地心距，作为观测量建立观测方程；利用扩展卡尔曼滤波构成一种融合导航算法。仿真结果表明，提出的融合导航算法对轨道位置的估计误差小于20米，速度的估计误差小于1米／秒，导航算法的精度和收敛性都优于使用单一地磁导航的系统。     

多目标多光谱高温仪的研制

根据固体火箭发动机羽焰特征研制了多目标多光谱高温仪。文中介绍了多光谱测温技术及测温仪系统构成。该系统可同时测量羽焰6个目标点的温度,每个目标点均有8个工作波长,可实现对发动机试验时羽焰流场轴向和环向多目标的温度动态测量。     

运载火箭发射过程效能评估方法研究

论述了效能评估模型及一般分析方法 ,确定了定量和定性分析相结合的运载火箭发射过程评估方案 ,阐述了运载火箭发射过程效能评估的多指标综合评价方法 ,应用层次分析法建立了评估模型 ,规划了评估体系。论文最后给出的部分仿真结果描述了系统总体效能和设施设备工作情况及重要度之间的关系 ,这种关系是符合工程实际的。     

基于分散化信息滤波的移动机器人定位

给出分散化信息滤波的最优性证明和保证最优性的条件 ,讨论了分散化信息滤波在故障检测和多传感器融合中的优势 ,提出一种在不影响分散化优势的情况下可以减小通讯量的滤波器结构。最后的仿真例子说明该方法在移动机器人定位应用中的有效性。     

卫星多体回收技术综述

文章介绍了多体回收技术在长期在轨运行的侦察卫星中的作用 ,以及国际上对这项技术的研究和应用情况 ,说明了这项技术在目前中国实施卫星照相详查任务中的现实意义。最后还对应该采取的研制方案作了简单叙述。     

反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法

提出了一种实用有效的反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法。该方法可充分地利用捷联惯导和双星系统信息,对雷达导引头的测量信号进行有效的校正补偿,同时又可根据系统对校正算法实时性与精度的要求,通过合理地调整滤波算法节点数来满足系统的设计要求,从而大大地提高反舰导弹末制导的导引精度。该方法的有效性在某型超音速反舰导弹末制导信号校正仿真中得到验证。     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

基于神经网络的无迹滤波改进算法

介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方法;仿真结果表明,该算法适用于系统含有未知输入或系统噪声为非高斯的情况,并可解决一些典型的非线性估计问题,改进算法的性能优于传统无迹滤波器。