传感器位置误差条件下的约束总体最小二乘时差定位算法

 现代定位系统中,传感器往往被安放在运动平台上,其位置无法精确得知,存在估计误差,将严重影响对目标的定位精度。针对这一问题,提出基于约束总体最小二乘(CTLS)的到达时差(TDOA)定位算法。首先通过引入中间变量,将非线性TDOA定位方程转化为伪线性方程,再利用CTLS技术,全面考虑伪线性方程所有系数中的噪声。在此基础上推导了定位方程的目标函数,再根据牛顿迭代方法,进行数值迭代,快速得到精确解。采用一阶小噪声扰动分析方法,对该算法的理论性能进行了分析,证明了算法的无偏性和逼近克拉美-罗下限(CRLB)。仿真实验表明,该算法克服了现有总体最小二乘(TLS)算法不能达到CRLB、两步加权最小二乘(two-step WLS)算法在较高噪声时性能发散的缺陷,在较高噪声时定位精度仍然能达到CRLB。     

新机地面台架试车性能评定方法改进研究

针对原试车程序繁重，而台架状况老化，检测设备陈旧，计算手段落后等问题，对性能评定方法予以改进，采用先进的计算机技术，运用最小二乘法得到相关性能参数间的关系曲线及公差分布图，使新机的性能评定有了更可靠的依据，此项研究对新建试车台的对比试车亦有重要的参考价值。     

一种柔性接头力矩特性辨识方法

介绍柔性接头力矩特性参数一种增广最小二乘辨识方法，并在试验数据基础上获得辨识参数，同时进行数字仿真，对所建立的数学模型进行验证，认为这种辨识方法可信。     

基于最小二乘拟合法的某型飞机航程计算的实现

通过最小二乘拟合多项式法将飞机的诺谟图函数化,从而进行飞机航程、续航时间的计算。实践证明这种方法有效地提高了航程计算的速度和精度,为飞行员快速对空中特情决策提供了有力的数据支持,降低了飞行事故率。     

递推辨识中的奇异值分解方法

研究了递推辨识算法的一种实现形式-SVD分解算法。这样就可以在计算量基本不变的情况下，有效地保证方差矩阵的对称性，正定性，从而获得较好的数值特性。仿真计算结果表明在实现自适应控制时，能提高系统参数实时辨识的精度。     

蓄势待发的X-51A

目前X-51A验证机从乘波外形的局部优化到碳氢燃料超燃冲压发动机（Scramjet）的地面试验等各项关键技术均取得了重大突破，特别是已经通过了关键设计评审（CDR）和点燃SJX61-2碳氢燃料（JP-7）超燃冲压发动机的两个里程碑，准备在今年下半年进行首次试飞。     

COMPASS/GPS双系统四星定位算法研究

针对COMPASS系统处于组网期,有效卫星缺失引起双系统卫星导航接收机暂时性无法定位的问题,提出一种双系统四星定位算法。利用完备条件下的定位信息,采用最小二乘拟合法或α-β滤波法,将完备条件下解算得到的COMPASS与GPS的系统钟差线性化,得到该钟差在非完备条件下的值,再结合可视卫星,在双系统四星条件下短时间内保持定位。算法无需引入其他设备,不依赖电子地图。经仿真验证,算法有效可行,在双系统四星条件下定位精度较高,且卫星信号恢复到完备条件后,定位精度能迅速恢复到完备条件下的水平。     

高超音速技术发展概述

简述了美国高超音速飞行器计划的研制背景,介绍了乘波者飞行器的构型特点与热应力松弛设计考虑,初步探讨了高超音速验证飞行器的典型代表X-51A和HTV-2验证飞行失败的原因与遇到的技术困难。     

INS/GIS组合导航方法研究

针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.     

基于最小二乘B样条逼近的观测数据野值剔除方法

本文提出了一种适用于弹道观测数据野值剔除的方法。该方法以最小二乘B样条逼近算法为基础，用拟合残差构造加权序列并通过迭代得到B样条系数的稳键估计，对各观测值与拟合值进行比较时在3σ准则的基础上引入偏度分析方法，以确保正确识别出观测数据中的野值，并以拟合值替代之。