传统的方位定义应用局限性研究

本文分析了传统的方位定义与计算存在的应用局限性根源,提出了适合航海及各种规模军事演练需求的改进的方位定义和计算方法,并分析了两种方位定义下的方位计算误差及适用条件.     

线性回归模型系数岭估计的改进研究

对作者提出的c-k型估计,进行了进一步的研究.证明利用Stein式压缩技术可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出了参数的最优值满足的条件.证明了c-k型估计的可容许性.文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

惯性组合误差标定中边界条件的确定和数据处理方法

利用弹道导弹速率捷联惯性测量组合的数学模型, 研究了惯性组合误差标定中的边界条件确定的方法,给出了标定后数据处理的关键程序代码, 可用于对惯性组合工具误差的补偿。     

迎风格式在接触间断的数值耗散及其诱导误差

在不同流场参数条件下对三种迎风格式在接触间断中的数值耗散问题进行了数值实验,并对数值耗散产生的机理进行了分析。数值计算结果和理论分析表明,矢通量分裂格式计算接触间断问题时,若流场静止或流场内存在亚声速区域,密度耗散的产生会诱导出以特征速度运动的数值扰动误差,该误差对数值耗散的大小无影响,但会影响流场的速度及压力参数分布,从而改变流场的结构。在二维问题中,诱导误差相互干扰会产生大量的复杂小尺度结构,给流场结构分析带来困难。同时,在密度参数线性分布的流场中,若空间离散格式重构的对象为对流通量,使用矢通量分裂格式计算流场会产生数值误差,使计算精度难以到达二阶。     

光电载荷安装误差标校的飞行航路

无人机搭载光电载荷进行安装误差标校时,飞行航路的选择与规划在很大程度上影响着标校算法的收敛性与误差识别结果。为增强标校飞行架次的有效性,提高安装误差可被识别的程度,改善标校算法的收敛性及标校精度,对标校的原理和标校算法进行了理论分析,并利用考察差异函数偏微分的方法找到了标校航路和安装误差标校之间的相互联系,然后结合标校实施过程中所遇到的实际问题提出标校航路规划应遵循的原则,给出了标校航路规划的参考范例。     

基于贝叶斯混合源分离方法的声纳探测误差模型

声纳的探测误差模型是声纳仿真的核心技术。针对现有的声纳误差白噪声模型仿真逼真度低的问题,提出了基于贝叶斯混合源分离方法,建立了声纳的探测误差模型,提高了声纳误差模型的性能。与传统的白噪声仿真方法相比,基于贝叶斯混合源分离方法的声纳误差仿真模型具有较好的逼真度,可以有效地对声纳探测误差进行建模和预测。     

基于深度优先搜索与增量式求解的极小一阶不可满足子式提取算法

随着寄存器传输级甚至行为级的硬件描述语言应用越来越广泛,基于一阶逻辑的可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories,SMT)逐渐替代布尔可满足性(Boolean Satisfiability,SAT),在VLSI形式化验证领域具有更加重要的应用价值。而极小不可满足子式能够帮助EDA工具迅速定位硬件中的逻辑错误。针对极小SMT不可满足子式的求解问题,采用深度优先搜索与增量式求解策略,提出了深度优先搜索的极小SMT不可满足子式求解算法。与目前最优的宽度优先搜索算法对比实验表明:该算法能够有效地求解极小不可满足子式,随着公式的规模逐渐增大时,深度优先搜索算法优于宽度优先搜索算法。     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

基于锁相环的GNSS授时接收机钟差校准算法

GNSS(全球卫星导航系统)授时接收机利用卫星导航信号获取钟差并校准本地时钟,从而与GNSS系统时间同步。提出了全新的基于锁相环的GNSS授时接收机钟差校准算法,将钟差校准过程等效为传统的锁相环模型,鉴相器的功能由PVT(位置、速度与时间)解算实现,压控振荡器的功能由本地时间调整接口实现,环路将本地秒相位与GNSS系统的秒相位锁定。分析了环路总误差的组成,以及环路参数与各误差项的关系,给出了误差最小的环路优化设计准则。在北斗二号卫星导航接收机平台上进行了对比实验,验证了算法的有效性。     

抗差最小二乘估计在惯组外场标定中的应用

惯组在外场进行标定时常常会受到环境的振动干扰,从而会对惯组的标定精度造成极大的影响.为解决这一问题,在分析了粗差对惯组标定精度影响的前提下,建立了一种改进的辨识惯组误差系数的数学模型,使其能够分辨出那些受到振动干扰影响的惯组误差系数.最后利用抗差最小二乘估计对惯组误差系数进行处理,通过等价权函数的连续降权和连续减弱影响处理,抵制了异常数据对惯组标定精度的影响.仿真结果表明,抗差最小二乘估计具有很强的抗差能力,能有效减弱异常干扰对参数估计的影响,提高惯组外场标定的精度和数据的可靠性.