采用压缩感知的卫星高频姿态确定方法

高频振荡通常会超过星载陀螺和星敏的测量频率范围,导致卫星姿态确定精度下降。因此,提出一种基于常规姿态传感器进行高频姿态确定的方法。将高频姿态抖动看作一个稀疏信号,通过压缩感知的方法将该信号从低频采样结果中恢复。利用低带宽姿态传感器和卡尔曼滤波器测量得到低频姿态数据并进行融合,再通过压缩感知算法从融合数据中恢复出高频姿态数据。通过仿真实验验证了该方法的有〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCWP.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 效性。     

基于连续图像消影点的视觉定位算法研究

将消影点作为视觉定位的描述特征具有独特优势,针对消影点容易受到环境因素影响的问题,提出一种基于图像梯度场的消影点提取算法。利用优化的检测算法提取直线特征,对直线段筛选后估计消影点,并利用精度因子得到有效消影点,根据计算机视觉中的多视图几何实现视觉陀螺仪和视觉里程计。实验结果表明,通过过滤不可靠的消影点能够提高定位精度,视觉陀螺仪整体准确度优于惯性导航,部分数据点视觉里程计准确度优于惯性导航。     

基于位图图像的信息隐藏技术研究

研究了基于位图图像的信息隐藏技术,分析了位图图像格式以及最低有效位方法。在对比检验了位图图像各位平面对人视觉感知效果基础上,提出了一种新的基于扩展最低有效位(XLSB)的信息隐藏算法,该算法简单高效、信息隐蔽率高。     

非均布应力场中内埋裂纹的应力强度因子

在内埋裂纹线性线弹簧模型的基础上,通过引入二维权函数将裂纹面上的非均布载荷进行均布化等效,求解了中心内埋椭圆形裂纹在沿板厚非均匀分布应力场中的应力强度因子,列出了问题的奇异积分方程,利用Gauss-Chebyshev方法求解了在4种应力场分布情形下的数值结果,并与已有文献的解进行了比较,当a0/c0 ＜0.4、a0/h≤0.3时,两者结果具有较好的一致性,表明了本文方法的合理性和可靠性.     

无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

地面慢速移动目标轨迹预测方法

在预测期较长的情况下,不确定因素将增加,对地面慢速移动目标轨迹预测的结果可能偏差较大.为了检验和提高预测结果的准确度,克服单一预测模型的不足,提出了一种改进灰色预测模型结合轨迹点转移概率的综合预测方法.通过引入缓变因子,并对原始数据进行自然指数变换,改进的灰色GM(1,1)模型能够控制其发展系数,提高灰色预测模型本身的精度.为了进一步检验预测结果,利用当前统计模型和分段整合的思想,并采用目标加速度截断正态概率密度模型,建立了轨迹点转移概率分布模型.仿真结果表明,该方法能够达到提高和保证预测精度的目的.     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。