非线性信息融合估计理论

研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。     

基于图像序列的软着陆小天体自主导航方法

提出了一种深空探测器着陆阶段的自主导航方法。该方法通过跟踪导航序列图像中特征点在像平面上的位置,结合激光测距仪给出的探测器到小天体表面的距离信息,在特征点实际位置不确定的情况下,利用扩展卡尔曼滤波对探测器的相对位置姿态及运动信息进行递归估计。同时重构特征点的三维位置。由于不需要所选特征点在小天体表面的精确位置,因此提高了导航方法的适用性。最后通过数学仿真验证了自主导航方法的有效性。

     

月球探测器着陆中基于被动图像的着陆场搜索及斜坡估计

在无人探测器月面软着陆技术研究中,因为月球表面障碍物对探测器着陆 安全构成的威胁,所以首先需要解决的是安全着陆区域确定及其坡度估计的问题。从被 动图像角度出发,研究了基于灰度变化的着陆区域确定和基于两视图几何的候选着陆区域坡 度估计的方法。首先,研究了一种基于多尺度窗口区域内灰度变化标准差的安全着陆候选区 域确定方法;其次,为了计算基础矩阵F和单应矩阵H,本文利用SIFT算法和RANSAC策略 进行特征点检测和跟踪;最后,本文利用平面单应H和基础矩阵F的相容性原理,提出了一种 斜坡坡度估计方法。和同类方法相比,该方法无需探测器位姿转移参数。利用该方法得到的 斜坡估计结果和其他方法的结果比较后可知：本文提出的方法检测出的坡度误差能够满足着 陆过程中斜坡检测的要求。     

基于空间算子代数的空间多体系统动力学递推计算

应用空间算子代数方法对空间多体系统进行动力学建模、分析与仿真。空间算子代 数 作为基于李群及旋量方法的算子理论,采用估计理论中卡尔曼滤波及平滑方法,实现了具有 明确物理含义的O(n)计算效率的动力学实时递推求解算法。首先使用空间算子代数理论 对多体系统动力学进行递推形式的描述、建模及分析,并通过与估计理论对比提出了质量矩 阵求逆的高效递推算法,而后基于面向对象技术编制了软件,并通过漂浮基双臂机器人典型 算例的求解,与商业动力学软件Simpack进行对比,验证了软件及算法的正确。结果表明, 空间算子代数方法概念清晰、推导方便,计算效率及精度能够满足工程需求,可用于空间多 体系统动力学实时仿真及控制系统设计。〖JP〗     

广义Weibull分布参数的收缩估计

在右删失样本下,研究了双参数广义Weibull分布参数的极大似然估计。针 对在小样本或高度删失样本下参数估计效果差的问题,引入了收缩估计方法,将先验信息与 样本信息相结合,用于改善参数估计。分别在单参数和双参数含有先验信息两种情形下,给 出了分布参数的收缩估计。以定数截尾样本为例,利用Monte\|Carlo方法对收缩估计与极 大似然估计进行了比较,模拟结果表明在一定的条件下,收缩估计具有更优的统计性质。数 值算例表明,在小样本或高度截尾样本下,双参数广义Weibull分布参数的收缩估计具有较 好的效果。
     

低轨道CDMA卫星下行链路多径信道估计

为改善低轨道（LEO）卫星下行链路中多径时延扩展小于1个码片周期时最大似然信道估计方法因有色噪声影响导致的低信噪比时急速下降的性能。提出用卡尔曼滤波法对最大似然估计输出的估值进行滤波处理。仿真结果表明：当LEO卫星码分多址（CDMA）下行链路存在速率300 b/s的连续导频信号时,用最大似然估计级联卡尔曼滤波器的多径信道估计法能在载噪比40 dB的信噪比条件下具较好的性能。     

M估计在卫星轨道确定中的应用

基于卫星测控的测量方程和动力学方程,分析了传统定轨策略中观测方程误差模型的非正态性,推导了定轨方程,提出了一种基于M估计的卫星定轨方法,证明了相关的性质。仿真结果表明：基于M估计的卫星定轨方法可明显抑制粗差影响,提高卫星轨道确定精度。     

基于均匀圆阵相干信源DOA估计的改进MUSIC算法

提出了一种均匀圆阵(UCA)相干信号的到达角(DOA)估计方法.通过模式激励法和改进MUSIC算法,对均匀圆阵的输出信号作模式变换,使其阵列流形具类似均匀线阵形式,再重构Toeplitz矩阵使其秩与信号相关性无关,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明:该法可行.     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

用二次相关提高超声测风精度和噪声抑制性能

以超声测风为应用背景,对基于相关法的时延估计性能进行分析,指出其存在的问题。利用发射信号为已知这一先验信息,提出了二次相关估计时延的解决方法。仿真结果表明,在相同的信噪比下,与相关法相比,二次相关法能够利用先验信息,提高了时延估计的正确率,并能改善系统6dB以上的噪声抑制性能。最后,对二次相关法的运算量进行了分析,并分别以TI TMS320C5000系列DSP处理器和Ahera CycloneⅡ系列FPGA作为硬件平台,估计了该方法在这两种平台上的处理时间,得出了该方法可满足实时处理的结论。