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.     

基于信息损失最小的预警卫星传感器调度模型

科学合理地调度预警卫星传感器资源是提高弹道导弹预警作战效能的重要手段.在预警卫星传感器资源(主要是凝视探测器)有限而进攻弹道导弹目标数量较多时,利用最小信息损失准则,将传感器调度问题转化为最优访问路径问题进行建模研究,满足了导弹预警资源调度的需要,仿真结果验证了模型的可靠性和可用性.     

Revisiting the Defense–Growth nexus in European countries

This study revisits the long run and dynamic causal linkages between defense spending and economic growth in 15 selected European countries for the period 1988–2010 by utilizing recent developments in non-stationary panel data analysis. To this end, the series properties of per capita defense spending, per capita real capita stocks, and per capita real GDP are investigated by the panel unit root tests with and without breaks that support evidence on unit root. The panel cointegration tests with and without breaks are also subsequently employed to investigate whether there exists a long-run equilibrium relationship between these three variables. Finally, our causality analysis from panel vector error-correction model suggests that there is a feedback relation between real capital stock and real GDP in both short and long run, a one-way Granger causality running from real GDP to defense spending in both short and long run, and defense spending only Granger causes real capital stock in the long run.     

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。     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

航天测控系统任务可靠性分析的EOOPN模型

提出了一种可用于航天测控系统任务可靠性分析的扩展面向对象Petri网（extend object-oriented Petri nets, EOOPN）模型,旨在对给定的航天测控方案进行可靠性评估分析。针对问题特点明确了OOPN扩展思路,给出了EOOPN模型的形式化定义、运行规则和建模步骤,模型通过引入公共库所、激发弧、消息变迁和消息处理函数等概念,体现了面向对象的思想,具有很好的层次性和模块性。所建立的EOOPN模型能够完整的描述航天测控系统的组成和任务特点。通过对算例模型仿真运行,表明实验结果具有良好收敛性,与Markov解析值对比误差在1%以内,从而验证了模型的有效性。     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

基于航路点跟踪的AUV回收控制

针对军事侦察和海洋观测领域中对自主水下航行器(AUV)自主回收能力的需求,研究了AUV自主回收中的航路点跟踪控制问题.在海流干扰作用下,设计航路点规划跟踪路径,然后运用自适应滑模方法设计AUV的动力学控制规律.采用横向跟踪控制算法,使AUV精确地沿着规划的运动路径进入回收器中.仿真结果表明,所设计的控制规律是有效的,AUV能较好地完成航路点的跟踪任务,并最终到达回收器中实现了对接.     

常值海流作用下多自主水下航行器编队控制

研究了常值海流作用下自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的编队控制问题.控制器设计分为两部分:一部分综合应用Lyapunov方法和Backstepping技术设计了单体AUV路径跟踪动力学控制律,保证了路径跟踪误差在常值海流作用下的全局渐进稳定;另一部分为路径参数一致性协同跟踪控制器,保证在仅有一个或一部分AUV获取虚拟领航AUV路径参数更新速度情形下能对其进行协同跟踪.从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.