纳型卫星高光谱遥感系统-基于空间线性可变滤波器的成像光谱仪(SVFIS)

基于空间线性可变滤波器的成像光谱仪SVFIS是为纳型卫星设计的高光谱遥感系统，它的最大优点是结构简单，因而机械稳定性和热稳定性非常高，特别适合在航天环境下使用。本文简要介绍了航天高光谱遥感和成像光谱仪，重点介绍SVFIS的系统结构并阐明它的工作原理。SVFIS的数据具有冗余性和延时性的特点，虽然有它不利的一面，但其影响程度依赖于系统设计。由于SVFIS数据中包含着地势起伏、目标运动和平台姿态变化的信息，为研究这些信息，我们对像面进行了特殊的设计，这是SVFIS的另一显著特点。     

INS/CNS/GNSS组合导航系统信息分析及其滤波器设计

分析了INS/CNS/GNSS组合导航系统信息结构的特殊性 ,指出在此情况下应用联邦滤波器进行状态估计的信息不对等。针对此类情形 ,设计了几种滤波器的结构 ,分析了所设计滤波器的信息构成及信息的分配与融合 ,并尝试提出伪联邦滤波器的概念。本文所讨论的情形及设计的滤波器结构可以推广到一般的同类情形 ,并应用到相似的多传感器信息融合系统中     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

深空探测中遥控信号对下行信号的影响分析

论述了上行遥控信号对于下行信号的影响途径,并重点分析了上行遥控信号对锁相环压控振荡器(VCXO)输出的下行载波基准信号的影响。这种影响在一般中低轨航天器中并不突出,但是在一些深空探测任务中,值得引起关注。同时针对这种影响提出了改进方法,并进行了仿真分析。在实践中,通过在VCXO输出端增加带通滤波器,可以使下行信号中的残留遥控信号进一步被抑制约20dB,从而使下行载波达到相关指标要求。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

四维黎曼时空下脉冲星导航模型精度分析

考虑深空探测中广义相对论的影响,以适应纳秒量级的计时精度要求,本文针对航天器绕飞轨道,建立四维黎曼时空下带有时间转换项的脉冲星导航系统轨道动力学模型和四维观测模型,并基于无迹卡尔曼滤波方法设计脉冲星导航算法,针对模型中的时延项对导航精度的影响进行分析。分析结果表明:在时间转换模型中引力时延、航天器偏轨时延以及绕飞行星曲率时延等因素远大于航天器曲率时延对导航精度的影响,在量测模型中太阳系的引力远大于周年视差效应和脉冲星自行对导航精度的影响。     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法简

 一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。     

Autonomous attitude coordinated control for spacecraft formation with input constraint,model uncertainties,and external disturbances

To synchronize the attitude of a spacecraft formation flying system, three novel autonomous control schemes are proposed to deal with the issue in this paper. The first one is an ideal autonomous attitude coordinated controller, which is applied to address the case with certain models and no disturbance. The second one is a robust adaptive attitude coordinated controller, which aims to tackle the case with external disturbances and model uncertainties. The last one is a filtered robust adaptive attitude coordinated controller, which is used to overcome the case with input con- straint, model uncertainties, and external disturbances. The above three controllers do not need any external tracking signal and only require angular velocity and relative orientation between a spacecraft and its neighbors. Besides, the relative information is represented in the body frame of each spacecraft. The controllers are proved to be able to result in asymptotical stability almost everywhere. Numerical simulation results show that the proposed three approaches are effective for attitude coordination in a spacecraft formation flying system.     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.