新生目标强度未知的双门限粒子PHD滤波器

传统粒子概率假设密度(PHD)滤波器假定新生目标强度已知,当新生目标在整个观测区域随机出现时不再适用。为解决新生目标强度未知时的多目标跟踪问题,提出了一种基于量测信息的双门限粒子PHD(PHD-DT)滤波器。首先基于似然函数设定门限对存活目标量测进行粗提取,利用上一时刻的目标估计值构建圆形波门进行精细提取,并对门限设定方法进行分析,然后根据提取结果对目标PHD进行分解,得到存活目标和新生目标的PHD预测及更新表达式,最后给出了滤波器的实现方法并同基于量测驱动的PHD(PHD-M)滤波器和Logic+联合概率数据互联(JPDA)方法进行了仿真对比。仿真结果表明,在新生目标强度未知时,PHD-DT可有效避免Logic+JPDA在杂波背景下因航迹起始错误带来的估计误差,并较好地解决了PHD-M的目标数目过估问题,多目标估计性能更优,且杂波越强性能优势越明显。     

北美与东亚中纬地区电离层TEC变化的EOF建模和分析

考察了北美(30°N-50°N, 140°W-50°W)与东亚 (42.5°N-57.5°N, 65°E-140°E) 中纬地区电离层总电子含量 (TEC)的变化. TEC数据来自美国喷气动力实验室(JPL)约15年的全球电离层图 (Global Ionospheric Map, GIM)数据. 利用经验正交函数(Empirical Orthogonal Functions, EOF)得到上述两地区前三阶本征模及相关时间系数, 分别约占TEC 总变化的99.57%和99.79%. 结果表明, 两地区前三阶EOF分量所表现出的TEC变 化基本一致. 第一阶EOF分量表现为受太阳活动调制的半年变化; 第二阶EOF 分量表现为关于零磁偏线的经向电子浓度东西不对称结构, 计算表明该结构 与受地磁偏角控制的热层纬向水平风引起的等离子体向上漂移密切相关; 第三 阶EOF分量表现为磁倾控制的热层子午向风引起的等离子体向上漂移影响.      

航天器中频段力学环境预示的混合线连接建模方法

针对航天器中频段的力学环境预示问题,提出了一种航天器结构混合线连接建模方法。首先应用波动理论推导了波数空间下的线连接动态刚度矩阵,然后通过构造线连接处的位移形函数,采用傅里叶变换技术建立混合线连接模型。提出了模态插值、三角波和Shannon小波三种形函数构造方法,并对三类形函数的优缺点进行了对比。典型结构的仿真结果表明,提出的混合线连接建模方法具有较好的预示精度,可应用于航天器结构的中频段的力学环境预示。     

基于概率核函数的改进粒子滤波算法研究

针对组合导航系统中粒子滤波算法出现的粒子退化现象,在粒子滤波应用过程中引入概率核函数,通过概率核函数在粒子滤波计算过程中的应用来解决粒子衰减退化问题,同时保持粒子集合的多样性。首先对重要性采样函数进行改进设计,利用状态估计概率和量测估计概率提高重要性采样函数的信息采样全面性;然后设计随机概率统计的核函数并将其应用在重采样计算过程中;最后建立改进的粒子滤波算法并将其应用到组合导航系统工作过程中。仿真结果表明,基于概率核函数的改进粒子滤波算法可以有效地降低系统误差,提高组合导航系统导航精度。     

基于干扰估计的航天器大角度姿态机动鲁棒次优控制

针对存在系统参数不确定与外界干扰的航天器大角度姿态机动问题,提出一种基于干扰估计的鲁棒次优控制方法。该方法通过引入总干扰的概念,将不确定参数与外界干扰对系统的影响统一为各控制通道总干扰,而后采用非线性干扰观测器实现对系统总干扰的估计;借鉴状态相关的黎卡提方程（SDRE）方法,将系统模型改写为状态相关的线性形式,并采用近似方法实现基于干扰估计的次优控制参数的在线求解。通过对航天器大角度姿态机动问题的仿真分析,校验所提方法不仅较传统SDRE方法计算效率更高,而且较大程度上提高系统对参数偏差与外界干扰的鲁棒性能。     

地球轨道卫星电推进变轨控制方法

针对地球同步轨道（GEO）卫星,采用电推进系统完成转移轨道变轨。采用基于Lyapunov函数的反馈控制方法确定时间最短变轨策略。首先在开普勒模型下研究变轨过程,然后在开普勒模型的基础上考虑地球J2项摄动和地球阴影,最后在全引力模型下研究变轨过程,即在开普勒模型的基础上考虑地球非球形引力摄动、日月第三体引力摄动、太阳光压摄动和地球阴影。仿真结果显示在变轨过程中摄动项不可忽略,除地球J2项摄动外还应该考虑日月第三体引力摄动和太阳光压摄动。对比上述三组仿真结果,发现考虑摄动后轨道转移时间的增加比燃料消耗的增加更为明显。数值仿真结果表明本文研究对未来的全电推进任务具有良好的通用性和应用参考价值。     

空间相关噪声中电磁矢量阵二维DOA估计算法

针对空间相关噪声中二维DOA估计性能下降的问题,提出一种基于双子阵结构的电磁矢量阵DOA估计算法。算法假设其中一个子阵由普通标量传感器组成而另一个子阵由电磁矢量传感器组成,并且所有的传感器空间位置均为未知。算法分三个步骤实现。首先,定义一个互相关矩阵来消除空间相关噪声;然后,采用传播算子算法估计电磁矢量传感器导向矢量;最后,通过导向矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积计算得到闭式且自动配对的方位-仰角估计值。提出的算法不仅具有良好的估计性能,而且由于无需进行特征值分解估计信号子空间或噪声子空间,无需二维谱峰搜索,因此具有较低的计算量。蒙特卡罗实验证明了算法的有效性。     

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。