L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.     

Ⅰ型混合截尾下指数-威布尔分布的统计分析

在定时混合截尾情形下,研究了指数威布尔分布的统计分析问题。利用最大似然估计方法给出了指数-威布尔分布参数的最大似然估计。运用Lindley’s逼近方法计算出了分布参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对最大似然估计和Bayes估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于最大似然估计。     

基于压缩估计的单星观测定轨方法

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,对法矩阵进行压缩变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下轨道确定的精度。     

纯方位目标运动状态的极大似然估计及迭代算法

针对非线性最小二乘法在国内目标运动分析中应用较少的现状,首先在二维平面内推导出关于纯方位目标运动状态的极大似然估计的计算公式并给出了基于高斯-牛顿迭代算法的计算过程及步骤,随后分析了极大似然估计的性能和迭代算法的收敛性.仿真计算的结果表明:当迭代初值与目标真实状态充分接近时,用所推导出的计算公式能够快速稳定地得到关于目标运动状态的极大似然估计,迭代算法形式简洁,计算量小.该研究成果可应用于舰艇作战系统目标被动跟踪定位软件.     

基于点云配准的室内移动机器人6自由度位姿估计

针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感器获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感器获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.     

火控系统中目标跟踪建模技术发展述评

对火控系统中的一个重要方面和核心问题——目标跟踪的建模作一综合论述,回顾并讨论先期和近期的发展情况     

二阶阶跃模型下导航信号畸变对接收机载噪比估计影响分析

载噪比作为评估导航信号质量的重要指标,直接影响着接收机的捕获、跟踪和电文解调性能。推导了基于国际民航组织二阶阶跃信号畸变模型下导航接收机采用相关、非相关处理时载噪比估计与畸变模型参数之间的解析表达式,并分析了畸变参数对导航接收机载噪比估计误差的影响。理论分析及仿真结果表明:数字畸变参数变化范围下导航信号载噪比变化在10-2量级,增大模拟畸变的振荡频率或者减小衰减频率将会提高载噪比估计值,模拟畸变参数变化引起的载噪比损耗可达0.1d BHz,畸变参数对载噪比估计的影响整体上都较小,因此导航接收机的载噪比输出不能作为监测导航信号是否异常的完备检测量。     

基于贝叶斯原理的放大转发中继联合信道估计

在贝叶斯原理的框架下,依据放大转发中继联合信道等价于两段瑞利信道相叠加的特征,将其概率密度分布这一先验知识与接收端的训练序列相结合,得到了最小均方和最大后验两种估计方法。由于两种方法的准确贝叶斯CRB难以求解获得闭合表达式,从最大熵原理出发,结合复高斯分布性质,推导了MLE准则下的CRB相对应的近似贝叶斯CRB,以衡量不同方法的估计精度。仿真结果表明相比于原有的MLE方法,最大后验估计方法在低信噪比下性能改善明显。