雷达天线罩廓形误差评定研究

 就弹载或飞行器上雷达天线罩的廓形测量及测量精度提高,探讨了应用鞍点规划的方法对天线罩廓形误差进行评定,给出了评定的线性鞍点规划模型,评定的最小条件,以及具体的操作处理方法,并介绍了评估例子,表明应用本文的评定方法获得了良好的结果。     

一种MIMO雷达幅相误差估计方法

 针对单基地相关多输入多输出(MIMO)雷达中存在的阵列幅相误差问题进行了研究。给出了单基地相关MIMO雷达的阵列模型,并提出了一种MIMO雷达幅相误差估计方法。利用发射正交信号对阵列接收信号进行匹配滤波,可分离得到类似传统阵列的"虚拟阵列",利用分时信源数据将该阵列中真实导向矢量中信源波达方向(DOA)引起的相位与幅相误差分离开,通过构造代价函数得到波达方向估计值,进而分别得到发射阵与接收阵的幅相误差的估计值,同时给出了误差引入量分析。最后通过仿真验证了该方法的有效性。本文介绍的方法简单可行,适用于任意构型MIMO雷达的幅相误差估计。     

存在阵列模型误差情况下的宽带DOA估计

 针对工程应用中存在阵列模型误差的任意形状天线阵列的宽带波达方向（DOA）估计问题,提出一种基于信号分离的相关域宽带松弛（RELAX）算法。此算法利用具有记忆与遗忘特征的矩阵算子的投影机理对入射信号进行有效的分离,因此对一定范围内的阵列模型误差较之基于子空间理论的传统宽带测向算法具有较好的鲁棒性与良好的工程应用前景。分析并证明了此算法的信号分离机理及此算法对阵列模型误差稳健的原理。理论分析与仿真结果均表明存在阵列模型误差时此算法宽带DOA估计的有效性和稳健性。     

同步机动态模型参数的数字机估计

本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流输出;进而利用电机参数的灵敏度矩阵,调整参数值,以使量测输出与模型输出间误差的平方和达到最小。进一步,结合噪声的统计规律于估计方法之中,通过加权阵的形式,建立了极大似然估计器。     

利用Singer模型的无陀螺姿态和角速度估计

 给出了一种利用Singer跟踪模型的扩展卡尔曼滤波器 (ExtendedKalmanFilter) ,用于无陀螺姿态和姿态角速度估计。在滤波器中 ,姿态和姿态误差分别由姿态四元数和误差四元数表示 ,而姿态角加速度由一阶Markov过程描述 ,从而避免采用姿态动力学模型。利用数值仿真计算验证了滤波器的性能。在所有的仿真过程 ,滤波器显示出快速收敛能力。稳态估计误差主要由测量更新频率和精度决定。     

基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计

 基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的 L₂-L₁ 混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。     

基于不敏变换的动基座传感器偏差估计方法

提出了一种新的基于合作目标的动基座传感器误差绝对配准方法。该方法利用所获得的合作目标位置信息,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立偏差状态方程和测量方程。在此基础上,采用广义最小二乘方法以实现传感器测距误差的估计,不敏滤波的方法则用于实现平台载体的姿态偏差和角度测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法实现简单,收敛速度快,可以实现单部动基座传感器的偏差估计。     

基于反馈误差学习的神经网络控制

研究了应用神经网络和ＰＤ反馈控制实现非线性系统的自适应跟踪问题。ＰＤ反馈控制器不但保证闭环系统的稳定性,同时其输出又作为训练神网络的参考信号。证明了通过选择适当的初始加权和加权的调节速率可以实现非线性系统的固定点跟踪。     

一种LS估计的偏差补偿方法

本文提出了一种对噪声系统模型A(z^-1)y（k）=B(z^-1)u（k）+A(z^-1)ε（k）LS估计的偏差补偿方法。仿真结果表明,以补偿后的参数估值作广义最小二乘法的初值,可以得到更好的结果。     

一种基于模糊重要度的多目标优化设计方法

针对工程设计中经常出现的多目标问题,对目标的重要度进行了模糊性描述,使权重系数的选取建立在重要度这个模糊概念之上。在此基础上提出了一种基于模糊评判的多目标折衷策略,并与遗传算法相结合,发展了一套多目标模糊折衷优化设计算法,通过包括损伤容限目标在内的多目标复合材料层板优化设计的算例,证明了该方法能给出指定设计要求下可能获得的最满意解。     

基于EKF的小型涵道式无人机航姿系统算法研究

针对小型涵道式无人机,设计了一种基于扩展Kalman滤波的航姿估计算法。采用四元数作为状态变量,利用陀螺仪的输出构成状态方程,通过加速度计与磁阻传感器构造观测方程来进行扩展Kalman滤波解算。相对于通常的航姿估计算法,这种算法减少了运算量,更适合于基于嵌入式微处理器的航姿估计。实验结果表明这种算法有效的抑制了航姿系统的各种噪声与干扰,同时保证了姿态输出的精度与实时性,可以为小型无人机提供准确的航姿信息。     

基于交互式多模型的飞机编队相对导航算法研究

在飞机编队飞行时,成员间的相对位置信息是实现系统协同作战的重要保证,为了提高机群编队飞行的相对导航定位精度,在无地面基准的机群编队飞行JTIDS/GPS/TACAN/IFDL组合的相对导航系统中,采用交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)算法,设计实现了多传感器相对导航系统,克服了飞机动态模型参数变化导致使用单一动态模型滤波精度下降的问题。仿真分析结果表明,交互式多模型算法可以提高相对导航系统的定位精度和可靠性,特别在GPS可见卫星很少的情况下,依然能够具有良好的定位性能。     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

基于布尔感知模型的边界线多重覆盖算法

无线传感器网络监视预警系统的区域边界具有特殊重要性,针对节点的布尔感知模型,根据节点感知圆盘的相互关系,可将整条边界线划分为不可再分割的可数个最小曲线段,利用改进的贪婪式算法研究了集中式多重覆盖算法和分布式多重覆盖算法,通过仿真实验,验证了多重覆盖带来的高检测概率以及高覆盖概率。     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

基于LPV模型的航空发动机控制器Kalman滤波器设计

针对航空发动机LPV模型,设计了1种改进Kalman滤波器设计方法,并应用于某型涡扇发动机控制系统中。涡扇发动机宽工况变化过程的仿真结果表明,该滤波器可实现对系统输出和状态的有效跟踪和滤波,较好地检验了该方法的有效性。     

一种基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪方法

现有的检测前跟踪算法对高分辨雷达隐身目标模型适应性不强,从而容易导致跟踪发散。针对该问题,把粒子滤波与检测前跟踪算法相结合应用于扩展隐身目标的检测跟踪,提出了一种隐身目标扩展模型检测前跟踪方法。首先,采用扩展模型对目标的扩展属性进行假设检验,从而判断目标是否为扩展目标;然后,把目标扩展长度引入状态向量,进行基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪（Track-before-detect,TBD）,克服粒子滤波易发散的不足,实现对目标空间长度的估计。仿真结果表明,该算法能够准确判断目标的扩展属性并进行有效的检测跟踪。     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

基于SSR改正的实时精密单点定位精度分析

通过IGS分析中心实时播发的SSR(State Space Representation)信息修正广播星历轨道和钟差,使用扩展Kalman滤波数据处理方法仿真实时精密单点定位。结果表明:经过实时SSR修正后的广播星历钟差与IGS最终钟差产品相比,精度优于0.15ns。广播星历SSR修正的实时精密单点定位单天解ENU方向RMS优于20cm,其优于超快速预报星历的实时精密单点定位结果,低于基于IGS最终精密星历的动态精密单点定位精度。