一类非线性网络化系统的鲁棒故障检测

研究了一类非线性网络化系统的鲁棒故障检测问题.系统的不确定参数具有范数有界约束,非线性项满足扇形域有界条件,系统状态时滞时变有界.用服从伯努利分布的随机序列描述系统观测数据的随机丢失.将原问题转化为鲁棒H∞问题后,以线性矩阵不等式的形式给出了鲁棒故障检测滤波器的存在条件,进而得到所求滤波器的增益阵.     

天基毫米波空间碎片观测雷达系统分析与设计

介绍了天基毫米波空间碎片观测雷达的难点和关键技术,提出了解决问题的思路。将同时多波束天线引入到高速目标探测中,分析了雷达天线和发射机的形式,采用多频信号处理方法解决多普勒模糊问题。给出了空间站载天基毫米波雷达的系统参数,分析了测距、测角、测速精度。在天球坐标系下建立了雷达平台坐标系,通过速度分解和坐标转换,结合雷达成像的方法分析了雷达和碎片间的相对速度、位置的几何关系,在此基础上对空间站载天基毫米波雷达系统空间碎片轨道预测性能进行了分析。
     

基于载波相位的完整性监测及其优化方法

根据垂直保护限准则,利用载波相位观测信息,提出一种用于飞机精密进近着陆阶段的GPS接收机自主完整性监测优化方法。该方法不增加外部观测量,将整个飞机精密进近着陆过程分成若干独立观测时段,时段中任意一个历元报警,则整个时段报警;在满足国际民航组织规定的每个时段误警率和漏检率设计指标前提下,时段误警事件是单历元误警事件的和事件,时段漏检事件是单历元漏检事件的积事件。试验结果表明,应用该优化方法,在垂直方向上,漏检概率由时段的1×10~(-9)/15s增加到单历元的1×10~(-0.6)/s,有效地减小了垂直保护限值VPL,增强了GPS卫星导航系统的可用性。     

基于奇偶方程的FADS传感器故障检测方法

重复使用运载器（RLV）的嵌入式大气数据传感系统（FADS）中传感器的高可靠性是RLV飞行控制系统高可靠性的保障。结合FADS采用多个测压点冗余配置的特点,利用各传感器测量值之间存在的解析冗余关系,设计奇偶方程,实现对各个测压点故障传感器的有效检测。     

激光探潜系统中杂散光抑制措施分析

杂散光会引起像质模糊和对比度下降,降低像面的信噪比,严重影响了光学系统的成像质量,必须进行消除。针对激光探潜系统中红外光和蓝绿光分离的光学系统,分析了红外系统中杂散辐射和蓝绿光系统中杂散光来源,给出了相应的杂散辐射和杂散光的抑制措施,为激光探潜系统光学系统的进一步优化设计提供了参考,展望了消杂光技术未来的发展趋势。     

顾及星像点分布的恒星相机在轨检校

由于卫星发射前后以及在轨运行过程中,环境因素的变化都可能引起恒星相机参数发生改变,从而导致星敏感器姿态测量精度下降.将多片空间后方交会方法应用于恒星相机的在轨检校.在利用该方法检校时,实验发现检校结果的精度受到参与检校的恒星影像上星像点分布的影响,由此进一步提出了凸包面积百分比准则,该方法自动选取分布较好的影像用于检校,有助于提高检校精度.实验结果证明:基于后方交会进行恒星相机在轨检校时,利用凸包法选取的影像片进行检校的精度明显优于未选片时检校的结果.      

基于自适应UKF的敏感器故障诊断算法

针对非线性系统中敏感器测量过程存在异常干扰和出现仪器故障问题,提出一种基于自适应UKF(Unscented Kalman Filtering)的鲁棒故障诊断算法.算法通过新息特性分析引入自适应矩阵对异常干扰和仪器故障建立系统级抑制和部件级诊断.系统级检测将UKF的新息特性通过自适应函数引入状态预测,修正异常值对状态预测值的影响,达到对异常干扰的鲁棒性.部件级检测将新息特性分解成各部件参数的新息特性,建立各自敏感器的自适应矩阵,通过对自适应矩阵的迹进行判断,检测是否发生故障并隔离故障.仿真结果表明,算法对异常值具有较强的鲁棒性,对测量仪器失效造成的故障能够准确地检测并给出故障大小.算法结构简单,计算量小,对工程应用具有较好的参考价值.      

利用关联规则检测液体火箭发动机启动关机过程的故障

提出了一种基于关联规则的故障检测方法,根据发生故障时相应参数之间的关联关系是否有效来判断是否故障。对液体火箭发动机的启动过程试车数据进行挖掘的应用实例表明,该方法能够有效地挖掘参数之间的关联关系,有效地检测出液体火箭发动机启动过程中的故障。     

非合作运动辐射源照射的目标检测方法研究

研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下的地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了地杂波环境下的运动目标空时频联合检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上的可分性解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法推广为对时域数据的空域-频域二维联合滤波,仿真结果表明当目标信号与杂波信号在空时频三维域不出现重合的条件下,该方法能够有效地抑制杂波和噪声,实现地杂波背景下的动目标检测。
     

基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。