基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

GNSS中基于双星故障的RAIM中的数学关系

从理论上推导全球导航卫星系统(GNSS)中基于双星故障的接收机自主完好性监测(RAIM)中的两个基本定理,为基于双星故障的RAIM技术提供了理论支撑。第一个定理给出了RAIM中奇偶矢量与导航误差的关系,指出了两者的统计独立性,它表明只能通过多次测量的累积以统计方法得到导航定位精度;第二个定理指出可通过偏差修正方式得到正确的导航解。这两个结论与单星故障假设条件下得到的结论是相同的,这就表明,基于单星故障假设的RAIM方法,其基本原理是可以通用于双星以至于多星故障情形的,只需在具体操作上进行适应性改进。另外,推导方法本身也提供了一种进行GNSS分析的有力工具。     

基于变对角加载的RCB算法

稳健的Capon波束形成(RCB)算法确定的加载量与设定的导向矢量误差范围成正比,在导向矢量误差比较小时,加载量也比较小,这时对小快拍的稳健性就很差。为了改善RCB算法在小快拍时的性能,提出一种基于变对角加载的RCB算法,利用估计的协方差矩阵误差对采样协方差矩阵进行修正,用修正后的协方差矩阵代替原协方差矩阵代入到RCB算法的权向量求解过程中,这样可以根据导向矢量误差和协方差矩阵误差动态调整加载量,在不增加计算复杂度的基础上,可以获得比RCB算法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于四元数法的舰载无人机回收系统测高技术研究

文章针对舰载无人机在着舰回收过程中,由于海浪颠簸对引导系统高度测量严重干扰的问题,利用四元数导航算法提出了一种新型的舰载无人机回收系统测高方法。首先采用捷联惯导测高系统设计方案,同时利用微机械的惯性测量组件,提高系统的可靠性和集成度;然后,利用四元数导航算法求取各个姿态方位参数,再用旋转矢量法补偿不可交换性误差,推导出舰船甲板的升沉高度实际值,为克服传统纯惯导测量算法的不稳定性,提出一种具有三阶阻尼特性的互补滤波器算法,并在测量系统输入端加入巴特沃斯滤波器去除杂波干扰,得到需要测量的高度变化值。最后,通过对比传统纯惯性方法下测高系统输出值、加入真实气压表互补滤波后测高系统输出值和加入零均值阻尼信号互补滤波测高系统输出值,三种不同情况下的仿真结果,验证了所提方案的有效性。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

基于有效准则矢量生成的成像调度方法

进行高效成像调度是卫星控制的一项重要任务。通过将成像需求序列对应为有向图中的成像路径,结合成像调度问题特点,基于多个优化准则使用支配关系对成像路径质量进行综合评价,提出有效准则矢量生成算法。利用成像有向图的拓扑特性,基于时间顺序顶点选择策略进行顶点标记更新,生成出有向图中所有的有效准则矢量及每个准则矢量对应的一条Pareto优化路径。实验结果表明,获得的有效准则矢量数目小,算法可以在较短时间内得到多条具有代表性的优化成像路径,满足卫星成像调度的时间和性能要求。     

卡尔曼滤波器UD分解滤波算法的改进

简介Kalman滤波的UD协方差分解算法,针对工程应用中出现的由于UD协方差分解算法本身的局限性 而产生UD因子分解失真问题,提出一种简单有效的解决方法。从而有效地克服UD算法本身的局限性而造成的UD因 子分解失真,改善滤波效果。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。