一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

航空无线通信系统中的信噪比估计器设计

针对航空无线通信对信道估计的需求,设计了一种适用于航空无线信道的信噪比估计器,其采用分段方法在Simulink仿真中实现精确拟合,同时提出在FPGA中进行矩分析,并采用查表的方法输出信噪比估值。实验表明,该方法较传统方法具有高实时性和低复杂度的特点,满足航空无线通信的技术要求。     

变母体变环境数据的可靠性综合评估模型

在可靠性增长的杜安模型基础上,引入不同试验条件下的环境折合系数,建立了变母体变环境数据的可靠性综合评估模型,提出了环境折合系数的一种工程确定方法,给出了所述方法与模型的一个工程应用实例.     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

分布式光纤振动传感器的自适应时延估计

针对传统的安全防卫系统存在监测距离较短、抗电磁干扰能力弱、维护成本高等缺点,设计了一种新型的分布式光纤振动传感器.传感器由双向马赫-泽德(M-Z, Mach-Zehnder)干涉仪构成全光纤的光路组成,通过光纤敏感入侵者的振动来进行传感和定位.实验测得传感器的信号为低通带限信号.根据传感器的信号特点,研究了基于最小均方(LMS, Least Mean Square)算法的自适应时延估计方法,给出了自适应算法的性能分析结果.建立了实验系统,现场试验结果表明自适应算法可实时地获取振动的位置,平均误差小于200m,已成功用于多个地区的安防报警系统.      

基于频率相位估计的连线干涉测量DOR信号处理与分析

介绍连线干涉测量的测量原理,在分析相位差频率初相估计算法的基础上,指出算法在频率偏差边界处存在频率、相位估计不稳定的问题,采用Rife算法对其进行改进,并应用改进后的频率初相估计算法实现了DOR仿真信号的时延测量。测试信号和实测数据处理结果表明了改进算法的正确性,同时证明了连线干涉测量时延测量精度高的特点。     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

欠采样条件下的正弦信号时差估计

针对正弦信号时差估计的多解模糊问题,提出采用多周期取点欠采样和多重相关方法来解决。这种方法可有效降低处理的复杂度,增大时差估计的范围和稳定性,避免噪声及干扰对时差估计的影响,最重要的是它能够适用于高频信号(如雷达、电子战等)的测向、测频等处理,促进这些高频系统的数字化接收机处理的实现。仿真实验证明了算法的性能和优越性。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

BOC(2n,n)信号同步方法研究

分析了BOC信号的特性,BOC信号同步的难点在于其自相关函数的副峰会引起错误捕获和歧异跟踪。现有算法中只有单边带处理法适用于自相关函数峰值较多的信号,但算法中的滤波器实现复杂。对原算法进行改进,省去了复数滤波器,更便于软件实现。采用二维码相位估计来解决歧异跟踪的问题,但次载波的存在使载波频率跟踪范围减小,对跟踪策略进行改进,使跟踪范围满足需求。仿真结果表明,改进算法可在不损失跟踪精度的条件下,有效解决BOC信号的同步问题。