定数截尾试验下双参数指数寿命分布尺度参数的EB估计

本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。     

基于迭代QR分解的DOA估计技术

提出了一种基于迭代QR分解的信源到达角(DOA)估计技术.DOA估计的子空间方法主要是通过估计信号协方差矩阵的信号子空间或者噪声子空间来求出信号的DOA参数.估计这些子空间通常需要大量的计算,采用ASIC实现时其成本会非常昂贵.本文采用迭代QR分解方法进行子空间分解,可以利用较少量的计算资源完成处理任务.仿真实验结果达到0.23毫弧度,说明该算法比较可靠有效.     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

多轴振动台试验系统取得重大进展

本期魏军的论文《多轴振动台试验系统传递函数估计的数值仿真研究》中所介绍的多轴振动台试验系统,目前在北京卫星环境工程研究所取得了重大进展。     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上,提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法,详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后,基于这两种算法又提出了复合速度估计算法,大大提高了速度估计精度。     

根据两颗导航星信息估计捷联惯导系统误差的一种方法

针对高机动短时间飞行的飞行器,介绍了一种根据它相对2颗导航卫星的伪距离和伪速度信息,估计捷联惯导系统定位和定速度误差的方法.考虑到由确定飞行器相对每颗星的径向距离和速度的非线性方程施加的约束,根据这些误差矢量长度最小值的条件确定误差值.用空间解析几何法得出了计算捷联惯导系统误差估值的最终算法,这种算法能给出非线性最小值问题的精确解.     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于Transformer模型的卫星单目位姿估计方法

鉴于测量精度高、设备成本低等优点,基于单目图像的卫星位姿估计方法在交会对接、空间攻防等应用中具有广泛前景。得益于强大的特征提取与表达能力,卷积神经网络在目标单目位姿估计应用中取得了明显优于传统方法的性能表现,但已有基于卷积神经网络的方法存在诸如归纳偏置、绝对距离描述不直接、长距离建模能力不足等问题。聚焦卫星单目位姿估计应用需求,针对以上问题,创新地将Transformer模型应用于卫星目标位姿估计中,提出了一种新颖的端到端卫星单目位姿估计方法。首先,设计了一种基于关键点集合的卫星目标表示方法,并构建了基于该表示方法的损失函数,进一步,结合关键点回归任务特点,设计了端到端的关键点回归网络模型,并改进了用于特征提取的主干网络结构。在公开数据集上实验测试结果表明：本文方法实现了可靠、高效的卫星目标单目位姿估计,并取得了优于已有同类方法的性能。