基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。在半参数 回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性影响因素, 提出了基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道的方法,以提高定轨精度;然后,在理论 上证明了在测量数据存在非线性影响因素的情形下,基于半参数回归模型的批处理确定卫星 轨道方法的定轨精度高于经典的批处理定轨精度;最后,对中低轨卫星应用批处理定轨进行 了仿真。结果表明：基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法分离出观测数据中的 白噪声和非线性影响因素,从而可以在观测数据中消除非线性影响因素,提高定轨的精度。     

旋转对小间隙篦齿-蜂窝结构封严特性的影响

在不同旋转速度,气动参数及衬套结构下,对两种齿型的篦齿结构的封严特性进行了实验研究,篦齿实验件的旋转速度变化范围为0～2718 r/min,上游气体压力变化范围为0.2～0.71 MPa.结果表明:篦齿-蜂窝封严结构的封严特性与普通篦齿结构相似,即增加篦齿前后腔压比,泄漏系数逐渐增加但增加幅度趋于平缓;当节流间隙很小时,相对普通篦齿封严结构而言,采用蜂窝衬套后泄漏量有所增加;齿尖周向速度在低于27.13 m/s时,齿间压力及泄漏量基本不发生变化.     

基于两步多模型估计的非合作航天器相对导航

对非合作航天器进行相对导航,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误     

微型飞行器高度估计的最小二乘法

对微型飞行器高度估计问题,提出了基于针孔成像的最小二乘法。利用惯性器件测量的姿态角,建立了目标在2帧图像的4个投影方程,得到目标相对高度的最小二乘解。对该方法进行了仿真验证,结果表明当飞行器横滚角变化不大时,高度估计对姿态角误差具有较好的鲁棒性,误差在2 m以内,优于传统方法。该方法计算量小,适合微型飞行器平稳飞行时应用。     

一种基于分组截短PN码的SOFDM信道估计方法

基于PN序列的信道估计方法的特点是计算过程简明,已被广泛应用在地面无线局域网系统中。在卫星正交频分多路复用传输体制(SOFDM)系统中引入传统PN序列信道估计方法的主要问题在于卫星信道的多径延时远大于SOFDM数据符号的持续时间,信道特性比较复杂,使得传统方法的估计精度严重下降。提出了一种改进的方法,根据信道的近似周期特性对数据帧进行合理的等长度分组,并把长PN序列改为短PN码来跟踪信道局部特性的变化,再对分组后的数据子帧分别进行信道估计。对该方法的设计思想进行了理论分析,并通过仿真验证了该方法的估计精度比传统方法至少提高了10倍。     

星敏感器自主在轨标定算法

在星敏感器在轨测量的星像点偏移和星敏感器光学透镜焦距变化条件下研究了一种自主在轨标定算法.由最小二乘最优估计法在轨标定星敏感器星像点偏移和光学透镜焦距变化,以最小二乘最优估值为量测,用卡尔曼滤波算法设计了星敏感器在轨自主标定模型.仿真结果表明:该算法可准确标定星敏感器星像点偏移和透镜焦距变化.     

基于预测滤波器的GPS姿态估计

采用预测滤波器,利用全球定位系统的双差相位观测量实现载体姿态估计。该方法对初值的选取具有鲁棒性,可以在天线和可见星较少的情况下快速收敛到姿态精确解。仿真结果显示,该方法的姿态估计结果可以与基于非线性最小二乘的姿态估计结果相比拟,且受初值的影响小;采用双差相位测量比采用单差相位测量可以得到更佳的姿态估计效果;当使用三基线的天线阵时,在飞行机动较大的情况下采用近似正交布局的天线结构可以更好地估计姿态。     

基于自适应搜索的快速运动估计算法

在MPEG和H.263的运动估计中,全搜索(FS)效果虽好但时间开销巨大,以三步搜索法为代表的一些快速算法不仅在搜索精度方面与FS相比有较大的差距,而且搜索时间仍不能满足实际的需要.提出的基于自适应搜索的快速运动估计算法(ASA)充分利用了视频序列运动矢量在空间分布上的中心偏置特性和相邻块运动的相关性,在大幅度提高搜索效率的情况下,得到了与全搜索非常接近的搜索效果.与现有算法相比,该算法具有高效、鲁棒性强的特点.      

测量带有常值偏差时卫星自主定轨系统可观性分析

考虑测量带有常值偏差时卫星自主定轨系统的状态观测和常值偏差估计问题,将观测常值偏差扩增为状态后进行卡尔曼滤波是解决这一问题的一个途径。为使卡尔曼滤波稳定,就必须分析系统的随机可观测性。文章利用线性时变系统的可观性理论对测量带有常值偏差时卫星自主定轨系统的可观性进行了分析,数值仿真结果显示了所得理论的正确性。     

OFDM系统的自适应低秩信道估计

为了降低正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency division Multiplexing)系统中最小均方误差MMSE(Minimum Mean Square Error)信道估计算法的复杂度,并且改善由于信道的统计特性与先验知识不匹配而导致的MMSE估计性能恶化,提出了一种自适应的低秩信道估计算法.该算法利用信道的时间平均相关取代统计相关,结合了基于特征值分解的低秩建模,从而近似地实现MMSE估计.借助于子空间跟踪,该算法可以自适应地估计信道相关矩阵的主特征空间及噪声方差,以迭代的方式逼近最优的MMSE估计,而且复杂度较低.进一步分析指出基于信道延时子空间跟踪的估计算法是该算法的一种特例,理论分析和仿真结果均表明这种新算法在低信噪比时可以显著改善信道估计的准确性.