IMM-PF算法在机场场面移动目标跟踪中的应用研究

为了提高机场场面监视的可靠性以及监视数据的连续性,本文采用匀速运动(Constant Velocity,CV)、匀加速运动(Constant Acceleration,CA)和匀速转弯运动(Constant Turning,CT)三种运动模型,将交互式多模式算法(Interacting Multiple Model,IMM)与粒子滤波算法(Particle Filter,PF)相融合,充分发挥两种算法的优点,并结合机场地图信息分别对观测信息和估计输出结果进行修正,进一步提高机场场面移动目标跟踪的精度。仿真实验结果表明,本文提出的IMM-PF改进算法在机场场面移动目标跟踪的应用中具有更大的可行性和优越性。     

飞机大部件自动对接同步调姿方法

提出了飞机大部件自动对接同步调姿方法,实现了大部件调姿基准点的连续自动跟踪测量和位姿连续调整.在此基础上开发了集测量场构建、大部件位姿解算和调整等功能于一体的大部件自动对接集成控制软件,并在ARJ21飞机翼身自动对接现场进行了应用试验,结果证明该方法能有效完成飞机翼身自动对接过程,提高测量和对接效率.     

基于跟踪微分器的增量动态逆容错控制方法及应用

为提高飞机对干扰的鲁棒性,提出一种基于跟踪微分器的非线性增量动态逆控制方法,并基于此方法设计飞机飞行容错控制律。首先,利用传递函数补偿法同步角速度和舵面偏转信号降低角速度传感器对闭环系统的影响。然后,为克服估计角加速度时差分放大残余噪声的问题,采用跟踪微分器来替代传统差分方法,在保证角加速度准确性的同时降低测量噪声。最后,通过数值仿真验证了所提出的基于跟踪微分器的增量动态逆控制方法的性能。结果表明,该控制方法对机翼损伤故障具有鲁棒性,能够消除传感器动态对系统的影响,并且能够有效降低测量噪声对系统的影响。     

基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断

为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进KNN算法,建立基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型;为验证所建立故障诊断模型的准确性,在四台CFM56-7FB发动机数据上进行实验验证,结果表明：基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型的准确率可达98%以上,能够达到智能诊断的目的。     

基于星敏感器的姿态确定算法研究

为实现惯性/天文组合导航,提高导航精度,本文研究了基于星敏感器的天文导航姿态确定原理,在理论上推导了用于载体姿态解算的TRIAD算法、最小二乘算法、Eular-q算法和QUEST算法,并通过仿真和实验对以上四种算法进行了比较。仿真和实验结果表明,QUEST算法在四种算法中具有解算精度高而运算速度快的优点。由仿真和实验可知,绕星敏感器光轴方向的姿态解算误差大,这可为惯性/天文组合导航系统的方案设计提供指导。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

用光流图象计算刚体运动参数的改进线性算法

本文提出了从光流图象计算刚体的旋转角速度和平移速度方向矢量的改进的线性算法.此算法考虑了未知参数之间的约束条件。模拟计算结果表明,改进的线性算法较文献的线性算法所得结果的误差小。     

一种新型数字高精度伪码快速捕获延迟锁定环的设计与实现

介绍了一种新型全并行快速捕获延迟锁定环的设计与FPGA实现,捕获时间小于等于一个伪码周期,抗干扰容限大于80 dB。此快速捕获延迟锁定环实现127路全并行捕获和高精度跟踪,仅需存储130个PN码表,相对于其他并行捕获延迟锁定环或串并结合的环路,存储量约小2/3,并具有较高捕获精度。     

高动态雷达接收机的最佳距离和速度跟踪

普通雷达接收机难于对高动态飞行器捕获和跟踪。本文提出一种最佳跟踪接收机（OTR），它能对高动态飞行器实现快速捕获和精密跟踪。这种OTR是将最大似然估计与卡尔曼滤波相结合具有计算机反馈的数字化接收机。本文介绍它的工作原理、实现方法和跟踪性能。