基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

A residual based adaptive unscented Kalman filter for fault recovery in attitude determination system of microsatellites

This paper presents an adaptive unscented Kalman filter (AUKF) to recover the satellite attitude in a fault detection and diagnosis (FDD) subsystem of microsatellites. The FDD subsystem includes a filter and an estimator with residual generators, hypothesis tests for fault detections and a reference logic table for fault isolations and fault recovery. The recovery process is based on the monitoring of mean and variance values of each attitude sensor behaviors from residual vectors. In the case of normal work, the residual vectors should be in the form of Gaussian white noise with zero mean and fixed variance. When the hypothesis tests for the residual vectors detect something unusual by comparing the mean and variance values with dynamic thresholds, the AUKF with real-time updated measurement noise covariance matrix will be used to recover the sensor faults. The scheme developed in this paper resolves the problem of the heavy and complex calculations during residual generations and therefore the delay in the isolation process is reduced. The numerical simulations for TSUBAME, a demonstration microsatellite of Tokyo Institute of Technology, are conducted and analyzed to demonstrate the working of the AUKF and FDD subsystem.     

基于神经元的容错组合导航系统设计

本文讨论了容错组合导航系统中的多传感器信息融合问题，提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验，验证了这种方法的可行性，并分析了该研究领域所存在的问题，提出了可能解决的技术途径，并预测了未来的发展趋势。     

基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法

为了减小近地轨道(小于1000km)地磁导航的估计误差协方差，提高导航的可靠性和准确性，在地磁导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备，提出了一种基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法。该算法取卫星的位置和速度向量作为状态向量，建立状态方程；取卫星周围的磁场强度和卫星到星下点实际海平面距离求出的地心距，作为观测量建立观测方程；利用扩展卡尔曼滤波构成一种融合导航算法。仿真结果表明，提出的融合导航算法对轨道位置的估计误差小于20米，速度的估计误差小于1米／秒，导航算法的精度和收敛性都优于使用单一地磁导航的系统。     

反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法

提出了一种实用有效的反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法。该方法可充分地利用捷联惯导和双星系统信息,对雷达导引头的测量信号进行有效的校正补偿,同时又可根据系统对校正算法实时性与精度的要求,通过合理地调整滤波算法节点数来满足系统的设计要求,从而大大地提高反舰导弹末制导的导引精度。该方法的有效性在某型超音速反舰导弹末制导信号校正仿真中得到验证。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

基于星间测量的异构星座自主导航方法研究

随着星座逐渐向多功能、大型化方向发展，异构星座成为研究的热点。为了解决卫星数目较多，地面设备进行定位和测控难度较大的问题，研究了基于星间测量的异构星座的自主导航方法，该方法充分利用星座中卫星的相对运动规律构成的约束条件，利用有条件的参数加权平差方法，解决星间测距网的基准秩亏问题，并针对异构星座中卫星的位置分布和初始精度的不同，进行分组观测，采用分组平差方法进行定位解算。仿真结果表明：该方法能够有效的降低定位解算的时间，并通过合理的约束，提高定位的精度。     

基于磁强计测量的一种姿态估计方法研究

运行在低轨道上的三轴对地稳定小卫星在安全保持模式下的姿态确定要求测量部件的可靠性高,功耗低。本文选用三轴磁强计作为测量部件,给出在安全保持模式下的增广型Kalman滤波器(EKF)的设计。仿真结果表明在安全保持模式下,对卫星姿态能够进行很好的估计或校正。     

液体火箭发动机环境因子的Bayes估计

基于液体火箭发动机的寿命服从威布尔分布的条件,假定天地试验环境下威布尔分布的形状参数不变,运用Bayes方法对weibull分布天地实验条件下的环境因子进行分析,给出了环境因子在平方损失下的Bayes估计,并与极大似然估计法进行比较,通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

遥测系统的多普勒频偏盲估计

提出一种适应于在加性高斯白噪声信道(AWGN)下遥测系统的多普勒频偏盲估计算法。针对不同调制方式和波特率的遥测信号在较大频偏范围内对多普勒频偏进行估计,对算法具体实现时参数的选择及影响频偏估计精度的因素进行分析。