利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

基于SINS/GBAS组合导航的高精度进近着陆导航技术

可重复使用运载器在进近着陆阶段对位置偏差有较高的精度要求, 而现有的组合导航方式的导航误差波动幅度较大, 难以满足运载器在进近着陆段的导航要求。因此,本文利用捷联惯导系统(strap-down inertial navigation system,SINS)的非线性误差传播模型, 以陆基增强系统(ground based augmentation system,GBAS)输出的精确位置信息为基础, 建立SINS/GBAS组合导航方法, 并给出“输出+反馈”的组合导航复合修正结构。通过在GBAS中引入电离层误差及对流层误差, 从而实现了对于运载器定位误差在厘米级的精确定位。此外,通过引入扩展卡尔曼滤波技术, 有效地抑制了惯导误差漂移的问题。通过数值模拟仿真, 证明SINS/GBAS组合导航对飞行器进近着陆段的水平与高程定位误差不大于0.05 m, 测速误差不大于0.05 m/s, 从而证实了SINS/GBAS组合导航方式在可重复运载器在进近着陆段导航的可行性。     

基于Mean Shift模型的多粗差探测RAIM算法

针对当前接收机自主完备性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中存在多粗差探测识别能力较弱、计算效率不足等问题,提出一种基于Mean Shift(MS)模型的多粗差探测RAIM算法。首先利用QR奇偶检校法构建样本数据集和QR检验向量;其次基于MS模型估计样本密度中心,并以此作为MS检校向量,使用观测向量与MS检校向量的距离来评价观测值可靠程度,从而确定异常观测卫星;最后联合观测向量、MS和QR检校向量构建基于距离关系的权系数函数,对多个异常观测进行处理。实验结果表明,基于MS检校向量的粗差判别方法在多粗差存在的情况下,具有更灵敏的粗差识别能力;相比最小二乘残差法,新型RAIM算法改善了多粗差探测识别能力和计算效率,可有效提高多系统融合单点定位的可靠性。     

基于模糊多目标的分布参数系统最优控制方法

针对热传导分布参数系统中的优化控制问题,通过近似线性化形成了具有不同优先级的模糊多目标优化问题,并提出了两步式模糊满意优化算法.通过参数调节,该方法既可以保证所有性能指标均能得到满意的优化,又可以满足相互之间的优先级要求,同时还降低了计算量.仿真结果表明了方法的有效性.     

基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型

贷款业务是商业银行最主要的资产业务,其利息收入是商业银行最重要的利润来源,而贷款利息收入水平取决于商业银行贷款配置的合理性.本文针对贷款收益率具有的偏态、过度峰态及厚尾特性,建立了基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型.本文的创新与特色一是在稳定分布情况下考虑收益和尺度参数的基础上,通过追求贷款组合的偏斜指数最大使分布向大于收益率均值方向偏斜来提高贷款组合的超额收益,弥补了现有研究忽略偏度的弊端.二是同时考虑了包括"存量"与"增量"在内的全部贷款组合的风险,改变了流行的现有研究对于巨额"存量"贷款风险缺少控制可能引发重大损失的弊端.三是将现有研究在主观给定贷款组合收益下单纯地控制贷款组合风险完善为同时控制贷款组合风险和收益的"均值-尺度参数-偏斜指数"多目标全部贷款组合优化模型,满足了银行对风险和收益的不同偏好,达到了既控制风险、又追求效益的风险与收益兼顾的目的.     

1/f过程与稳定分布过程的关系

1/f过程与稳定分布都是近来引入到通信及信号处理领域中的新模型.通过建立1/f过程的散粒噪声模型,借助Campbell定理获得了1/f过程的概率分布,证明了所得分布服从稳定分布.这一结论对于深入理解这两类过程具有一定的意义.     

基于自适应Metropolis算法的 α 稳定分布参数估计

基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能,但不合适的提议函数常导致算法不收敛或混合性能不好。针对提议函数难以选择的问题,提出了一种基于自适应Metropolis算法的非对称α稳定分布参数估计新方法。该方法利用Markov链的历史信息自动调整提议函数的协方差矩阵,使其不断地逼近目标分布,从而获得更好的估计结果。理论分析和仿真结果表明,此方法不仅能准确地估计出α稳定分布的4个参数,而且具有良好的鲁棒性和灵活性。     

基于稳定分布模型的自适应阵列信号处理新方法

传统方法常对阵列信号处理所研究的噪声采用高斯分布的模型进行描述,但当噪声存在显著的尖峰时,往往不能得到满意的结果。利用稳定分布建模实际中所遇到的具有较大脉冲特性的随机噪声,综述了稳定分布模型下的信源定位、波达方向估计、波束形成等阵列信号处理方法,并利用分数低阶统计量提出了几种较有韧性的阵列信号处理新方法。仿真表明它们在高斯和低阶α稳定分布噪声条件下,具有良好韧性与有效性。     

基于SG-Alpha稳定分布模型的雷达目标Rao检测方法

非高斯相关杂波背景下的目标检测具有重要的实际意义,但在该背景下建立似然比检测模型非常困难。以SG-Alpha （subGaussian-Alpha）稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,导出了雷达目标的Rao检测模型。该模型适应于一般非高斯相关杂波下的目标检测,且易于实现。仿真及实测数据验证表明,在非高斯相关杂波条件下本文提出的方法明显优于传统的检测方法。     

Pulsar/CNS integrated navigation based on federated UKF

In order to improve the autonomous navigation capability of satellite, a pulsar/CNS (celestial navigation system) integrated navigation method based on federated unscented Kalman filter (UKF) is proposed. The celestial navigation is a mature and stable navigation method. However, its position determination performance is not satisfied due to the low accuracy of horizon sensor. Single pulsar navigation is a new navigation method, which can provide highly accurate range measurements. The major drawback of single pulsar navigation is that the system is completely unobservable. As two methods are complementary to each other, the federated UKF is used here for fusing the navigation data from single pulsar navigation and CNS. Compared to the traditional celestial navigation method and single pulsar navigation, the integrated navigation method can provide better navigation performance. The simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the navigation method.     

车载GNSS失锁下基于BPNN的微陀螺误差估计及定位方法研究

针对在全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)失锁阶段将微陀螺惯性系统作为备用定位系统时,由于微陀螺误差引起的定位误差发散问题,提出了基于后向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的微陀螺误差估计及定位算法。在GNSS有效阶段为车辆提供定位信息,同时对微陀螺误差进行估计,并利用后向传播神经网络BPNN建立微陀螺误差预测模型,为GNSS失锁阶段车辆定位做准备;在GNSS失锁阶段,利用已建立好的微陀螺误差预测模型估计微陀螺误差,对微陀螺输出信息进行补偿,以抑制由陀螺误差引起的定位误差。最后利用仿真与试验验证了此方法的正确性与有效性。     

基于钟差检验的GNSS授时欺骗检测与识别

针对牵引式欺骗对授时接收机危害性强且难以检测的问题,基于授时欺骗的实施原理分析了授时解的变化规律,利用欺骗实施后钟差必然累积异常的特点,提出了一种钟差构造检验统计量的授时欺骗检测与识别方法.分析了该方法的检测性能,并通过蒙特卡罗仿真验证了理论的正确性.最后使用软件接收机对TEXBAT(Texas spoofing te...     

基于非线性观测器的导航过程仿真研究

为解决传统观测器使用范围受假设条件限制的问题,在观测器建立过程中,设计了一种参数投影关系,并加入到观测器中,在不受假设条件约束的条件下使其保持半全局稳定,同时估计过程更加直接,使得非线性条件下的参数估计过程较快收敛。仿真结果表明,非线性观测器的计算量要比乘性扩展卡尔曼滤波减少了近80%。试验结果表明,非线性观测器的估计精度与乘性扩展卡尔曼滤波相当,并且可以有效提高参数估计的实时性,节约了时间,提高了导航效率。     

基于北斗卫星校准的连接端站干涉测量与定轨

为提高连接端站干涉(connected-element interferometry,CEI)测量对地球静止卫星轨道(geostation-ary satellite orbit,GEO)空间角位置的测量精度,通常采用射电源标校消除大部分公共误差,但需要在测站配置大口径高增益天线以接收射电源的微弱信号.针对该问题,以北...     

基于抗差UD分解滤波的导航星座整网定轨方法

针对我国导航星座的自主定轨问题,提出基于抗差UD(upper triangular matrix diagonal matrix)分解滤波的导航星座整网定轨方法。该方法对卫星轨道参数进行整网估计,通过对所有观测资料加权以避免观测粗差的影响,并利用UD分解算法来避免对协方差矩阵的直接求逆而导致的计算机舍入误差过大从而滤波发散。推导了整网定轨的数学模型,给出了抗差UD分解滤波的详细步骤。通过性能分析和仿真计算表明了该方法的可行性与有效性。     

基于UKF的导弹SINS/CNS姿态估计方法

针对中远程弹道导弹的特点,在分析研究捷联惯性导航系统/天文导航系统(strapdown inertial navigation system/celestial navigation system, SINS/CNS)组合导航测量修正方案的基础上,建立了导弹四元数运动学方程、陀螺测量模型,星敏感器测量模型等系统方程,将无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法应用于主动段关机点环境,通过对陀螺常值漂移、一阶漂移的在线估计,达到高精度导弹姿态的实时输出。与EKF、QUEST、MLS和捷联惯性迭代递推算法比较,仿真结果表明了UKF算法具有更高的精度,收敛快,适于在无控飞行阶段的工程应用。