级联滤波器并行频域实现的研究

文章介绍了一种用于两个或多个级联滤波器并行频域实现的有效的计算方法,特别是当滤波器阶数很大时,该算法只需计算一个DFT和IDFT,DFT／IDFT的点数远远小于滤波器的阶数;并且滤波器既可以是时不变的,也可以是时变的。     

计算气动声学中的紧致滤波格式

从理论上分析了数值伪波产生的原因,要消除数值伪波可用滤波方法。为了使滤波器具有理想的截断特性,引入了修正的高斯函数。通过让滤波器的频响函数与修正的高斯函数逼近,利用序列二次规划(SQP)方法优化了五对角紧致滤波格式。优化的滤波格式提高了计算精度和效率,增强了数值稳定性,更易于实施。一维和二维算例体现了优化滤波格式的性能改进。     

路径搜索和匹配算法在交通信息服务中的应用

针对公共交通信息交流服务平台建立,设计并实现了交通路径图的生成、最短路径搜索算法、最优路径算法以及匹配算法;给出了相关的实验结果,为实现公共交通信息交流服务平台奠定了基础。     

一种可实现的离散时间最优末制导律

提出了一种可实现的离散时间最优末制导律,该制导律在导弹导引头获取的目标加速度信息的基础上,以时间最优为设计指标,可动态调整最优控制量,能够适应目标末端机动,并采用变周期算法以提高收敛速度。仿真结果表明,该制导律能够满足给定脱靶量要求,成功拦截目标。     

燃料受限的时间最优多脉冲交会问题

主要研究了时间最优多脉冲交会问题中最优交会时间和最优脉冲数随各因素的变化规律.建立了考虑路径约束的数学模型,并利用遗传算法对问题进行了求解.在此基础上通过大量的数值计算研究了共面圆轨道间交会问题中各因素(包括轨道半径比、初始相位差、燃料以及路径约束)对最优交会时间和最优脉冲次数的影响,并总结出了最优交会时间和最优脉冲数随各因素的变化规律.根据最优交会时间随各因素变化的曲线较为"平缓"(均为单调或只有一个极值)的事实,指出可以利用较少的特征点通过插值的方法来快速求解最优交会策略.结论对于空间营救和在轨规避等实际任务的轨道设计具有一定的参考价值.     

红外极小目标检测算法研究

低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提,其性能指标将直接决定系统探测距离的远近,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术。自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径。本文在重点论述几种背景估计常用技术的基础上,提出了红外极小目标的形态滤波优化改进算法,通过理论分析和实验检测表明：该算法简化了形态变...     

离散跟踪微分器在着舰导引滤波中的应用

介绍了自动着舰导引系统的工作原理及其滤波问题。为了抑制着舰导引系统跟踪雷达的高频噪声,并且克服常用的滤波器采用有限差分法求微分估计的弊端,采用两个二阶离散跟踪微分器串联起来,对含有噪声的雷达测量值进行滤波,并且提取其一二阶微分信息。结果表明,在仿真中使用白噪声模拟雷达噪声,跟踪微分器的滤波效果令人满意。     

基于Pareto遗传算法的复合材料机翼优化设计

针对某型飞机设计过程中遇到的副翼反效问题,提出了复合材料机翼满足气动弹性要求的优 化方法,构造了一种基于Pareto最优解定义的多目标遗传算法——Pareto遗传算法.该算法 以权重信息为基础建立Pareto解集过滤器,引入小生境技术等实现Pareto前沿面的求解.测 试函数计算表明该算法有较好的收敛性.以复合材料机翼的升力系数和滚转力矩系数为目标 函数,采用Pareto遗传算法进行计算得出一组Pareto最优解集,计算结果表明,给出的方案 能够满足工程需求,为决策者提供了多种可选方案.      

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

基于Unscented四元数粒子滤波的 微小卫星姿态估计

针对基于微小卫星姿态确定系统精度低和噪声存在非高斯分布的情况,研究了适用于该定姿系统的Unscented粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法.UPF方法结合了Unscented卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter) 与粒子滤波(PF,Particle Filter)的特点,用UKF得到PF的重要采样函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息、 扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足.以MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺和CMOS APS(Complementary Metal Oxide Semiconductor Active Pixel Sensors)星敏感器为姿态敏感器件,将UPF与基于误差四元数的卫星姿态运动学方程结合,构建了UPF定姿滤波器,并用MEMS陀螺采集的随机噪声数据进行了半物理仿真,对其特性进行了分析与比较.仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法在计算粒子数目相对于PF较少的情况下,可以取得比UKF更好的滤波精度,从而有效地提高了定姿性能.