加速度计离心机试验方法研究

本文以实际某导弹上用的加速度研究背景，设计其离心机试验，在误差模型参数估计时为避免矩阵求逆可能出现的病态现象，采用奇异值分解的估计方法。试验结果表明：该估值方法是有效的、可信的、在离心机试验中。加速度计的误差数学模型中必须考虑旋转速率的影响。     

遥测实测信号的奇异值滤波

在实际的工程测量过程中,噪声与系统固有信号往往是混叠而难以分离.为了对后续测量进行改进,需要对遥测信号进行精处理.如何剔除或抑制噪声,提取出测量信号中的固有信号,是对遥测数据进行精处理的基础.文中提出应用奇异值分解理论对遥测信号中的电量信号进行滤波处理.针对奇异值分解中有效秩对矩阵重构的重要性,应用统计聚类分析方法确定奇异值分解中的有效秩.通过与传统中值滤波结果进行比较,说明文中提出的方法能够应用于遥测信号的滤波处理中.     

矩阵奇异值分解理论在外测数据处理中的应用

基于矩阵奇异值分解（SVD）的最小二乘估计算法，具有非常好的数值稳定性。当最小二乘问题中的系数矩阵病态程度较高、甚至奇异时，该算法仍能得到比较理想的结果。由于外测数据处理中许多最小二乘问题都可能程度不同的存在矩阵病态问题，认为用基于SVD的最小二乘估计算法替代传统的基于矩阵求逆的算法是十分必要的。     

基于奇异值分解的惯性测量组合减振系统非线性刚度识别

介绍了基于奇异值分解的复解析小波脊线提取方法,并用仿真算例进行了验证.设计了基于冲击响应的非线性刚度识别程序.采用半正弦冲击对惯组减振系统的非线性特性进行试验研究,验证了方法的可行性,分析了非线性系统刚度和阻尼的变化规律.对于非线性特征比较明显的结构,使用该方法的参数识别结果具有较高精度.     

基于奇异值分解的改进机载单站无源定位算法

针对机载单站无源定位系统中的滤波算法存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种基于奇异值分解的平方根sigma点卡尔曼滤波算法(Square Root Sigma Point Kalman filter based on Sin-gular Value Decomposition,SVD-SRSPKF)。新算法利用奇异值分解代替Cholesky分解或更新,并使用误差协方差的平方根替代协方差进行滤波,保证滤波算法的数值稳定性。仿真结果表明:SVD-SRSPKF算法比其他同类算法具有更高的收敛速度、定位精度和数值稳定性。     

多传感器空间配准的病态性及其稳健估计

为提高多传感器空间配准的精度和稳定性,以最小二乘空间配准算法为基础,分析多传感器空间配准病态性产生的原因,指出系统误差估计Fisher信息矩阵的病态性是影响空间配准质量的主要因素。运用条件指标对病态性程度进行评价,并根据信息矩阵的奇异值呈阶梯型分布特点,提出一种混合的奇异值修正稳健估计算法。该算法通过只对较小的条件指标进行修正,实现对系统误差观测方程中不确定成分的有效抑制和确定成分的保留,能较好解决多传感器空间配准系统误差实时估计问题;通过两种不同场景下的系统误差估计结果证明,该算法的使用可显著地提高系统误差参数估计的精度和稳定性。     

基于奇异值分解单步迭代滤波算法的应用

单步迭代滤波比推广卡尔曼滤波线性化误差小、滤波近似程度更好，但其常规算法数值鲁棒性差.滤波易于发散。文中对常规算法的误差协方差矩阵使用了奇异值分解，从而形成了一种基于奇异值分解的迭代滤波算法．提高了数值鲁棒性，并且可以处理相关的量测噪声。应用于飞行状态的估计问题。获得了较为满意的结果。     

斜磁化条件下多磁源目标的边界识别方法

针对传统磁源边界识别方法在斜磁化条件下对多磁源目标识别能力较差的问题,提出斜磁化条件下多磁源目标的边界识别方法。根据矢量合成原理将磁场分量转化为总幅值异常以及方向余弦,利用改进K奇异值分解方法重建磁信号。利用归一化磁源强度与化极互相关的方法估计不同计算区域内磁源的磁化方向,将磁测数据转化为垂直磁化条件下的磁测数据。通过磁梯度张量矩阵特征值的绝对值之和与垂直条件下磁场沿z轴方向的分量在z轴方向上梯度的比值对磁源的水平边界进行求解,实现了对磁源水平边界的估计。仿真和试验结果表明,该方法能够准确识别斜磁化条件下多目标磁源的边界,且具有较强的抗噪性。     

基于奇异值分解的秩截短多站时差定位算法

在分布式多站时差定位系统的研究中,现有定位算法存在的定位模糊、无解、不稳定、运算量大等问题.为了解决这些问题,提出了一种基于奇异值分解的秩截短多站时差定位算法.仿真和实际应用都验证了新算法的有效性.新算法有效地利用了定位方程组系数矩阵的先验秩信息,不但提高了定位精度,而且还增加了可观测性.     

一种基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换及离散余弦变换的混合变换域与奇异值分解、置乱技术相结合的数字水印算法．该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换，抽取各块含图像大部分能量的部分合并，并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入．实验仿真表明，这种方法能抵抗大多数图像处理攻击，具有良好的鲁棒性．     

小型巡飞弹气动阻力系数自适应估计方法

为提高小型巡飞弹气动参数估计的收敛速度和稳定性,提出了一种保证预设性能的气动阻力系数自适应估计方法。根据建立的巡飞弹动力学模型,获得线性参数化速度方程。针对以往参数估计方法中估计误差收敛过程的瞬态性能无法直接设计的问题,通过将预设性能函数引入到自适应参数估计,并对气动阻力系数估计误差进行误差变换,设计出保证参数估计瞬态性能的自适应气动阻力系数估计方法。仿真结果表明,与传统自适应参数估计相比,该方法能在较短时间内实现参数估计的收敛,保证了气动参数的瞬态性能和稳态性能,证明了该方法的有效性。     

基于泛函序列时变自回归滑动平均模型的弹箭时变模态参数递推估计方法

随着弹簧系统朝着大型化、高速化、智能化发展,飞行状态下弹箭系统的固有特性对整体结构的影响不可忽视。针对弹箭在飞行状态下的时变模态参数辨识问题进行研究,基于泛函序列时变自回归滑动平均（FS-TARMA）模型,提出一种时变模态参数的递推估计方法。该方法采用墨西哥帽小波基作为TARMA模型时变系数的空间基底,并借鉴于无结构化TARMA模型递推估计思想,将投影参数矩阵视为振动响应数据长度的变量,实现了投影参数矩阵的递推估计。通过有限单元法建立阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型,对所提方法进行验证。结果表明：递推辨识方法与传统批量算法相比,在辨识精度上,3阶模态频率辨识结果最大相对误差在5%以内;在计算效率上,递推辨识方法的计算时间缩短了9.38倍。     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的悬架系统状态估计

为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型算法与基于马尔可夫链的蒙特卡洛理论,设计了考虑模型参数不确定以及时变路面激励工况下多模型交互无迹卡尔曼滤波（IMMUKF）状态估计算法,且利用随机控制稳定判据验证了所设计的非线性观测器稳定性判定。对比分析了不同路面激励工况下悬架系统对于传统无迹卡尔曼滤波观测器与IMMUKF观测器的状态估计精度,并进行了台架试验验证。试验与仿真结果表明,IMMUKF观测器可获取更高的系统状态识别精度,不同路面激励仿真工况下状态估计误差最大均方根值不超过8%.     

基于IPSO_LS-SVM 的国防科研项目概算价格估算研究

为解决国内在估算方法选择和模型性能优化上存在的问题,利用改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的参数选择方法,对国防科研项目概算价格估算进行研究.依据最小二乘支持向量机原理,通过优化其参数选择方法,建立了IPSO_LS-SVM概算价格估算模型,并对其进行模型训练和结果验证.结果表明:IPSO_LS-SVM方法估算精度更高,参数寻优速度更快,其估算模型具有有效性和优越性.     

基于自适应比例修正无迹卡尔曼滤波的目标定位估计算法

针对无线传感器网络中基于接收信号指示强度(RSSI)定位系统在精确性和实时性方面存在的问题,提出了一种基于自适应比例修正无迹卡尔曼滤波(ASUKF) 的定位估计算法。通过分析RSSI 定位模型的特点,将定位问题转化为非线性系统估计问题。该算法在滤波过程中采用比例修正对称采样策略,并利用次优Sage-Husa 估计器实时处理系统噪声的统计特性,对目标位置和信道参数进行同时估计解算。实验及仿真结果表明,与标准UKF 估计算法相比,新算法有效减小了状态估计误差,提高了滤波的稳定性,定位精度更为准确。     

基于SKF 多传感器融合的无人机航迹规划

针对无人机在未知环境下航迹规划难的问题,提出一种基于开关卡尔曼滤波器(switching Kalman filter, SKF)无人机定位和航迹规划的方法。根据多假设理论,建立地图观测数据,结合基于INS/GPS/GIS 多传感器融合 的航迹匹配方法,使用SKF 算法完成多传感器融合和多模型的参数估计,实现无人机的自主定位和航迹规划。仿真 试验结果表明：该算法稳定性好、收敛速度较快、计算复杂度小,具有较高的航迹估计精度。     

以高精度惯组为参考的MEMS惯组参数在线估计方法

针对传统冗余惯性导航系统存在成本高,体积大,功耗大的问题,提出采用低精度MEMS惯组参与惯性导航冗余的导航系统冗余模式.利用MEMS惯组单次通电稳定性具有优势的特点,利用高精度惯组信息对低精度惯组参数进行在线估计.免除因增加惯性器件导致射前标定的大工作量.针对导航参数在飞行器飞行过程中可能发生变化的问题,提出一种自适应滑动窗口估计方法,利用数据的分散性对有效估计时间进行决策,并采用最小二乘法对参数进行估计,仿真结果表明该方法是有效的.     

基于灰自助和未确知有理数的小样本试验数据估计

针对小样本试验数据的参数估计问题,提出了一种基于灰自助和未确知有理数的新方法。使用灰自助方法对小样本试验数据进行自助再抽样,通过灰色模型GM(1,1)挖掘生成较多的样本数据;构建虚拟样本的未确知有理数表达模型,提出了未确知有理数阶数的优化算法;分别建立了基于未确知有理数的小样本试验数据点估计和区间估计模型,并提出了相应的估计置信度模型;对某型装备干扰功率测试数据进行了参数估计。示例结果表明所提方法合理可行,不涉及原始数据的概率分布特征,能在较高的可靠度下解决小样本数据的参数估计问题。     

地磁场中磁目标的等效衰减磁矩定位方法

为在地磁场中获取磁目标的位置参数,提出了一种基于等效衰减磁矩的磁目标定位方法。建立了正六面体的测量模型,计算了正六面体中心点和侧面中心点的等效衰减磁矩,得到了磁偶极子目标的定位公式。分析了地磁场、磁梯度测量噪声、正六面体边长基线及磁力仪测量精度等因素对磁偶极子目标定位结果的影响。仿真结果表明：该方法能有效克服地磁场的干扰,实现对磁偶极子目标的可靠定位;与以往的计算模型相比,在张量差分计算基线相同的情况下,可使原模型体积减小64.7%,定位精度更高。     

目标模拟式电磁扫雷具改进方案

针对由单轴可控磁矩磁体组成阵列方式的目标模拟式电磁扫雷具对目标舰船磁场模拟精度较低的问题,提出将磁体阵列式与电极式扫雷具进行整合的改进方案。根据水雷对炸点选择的特征,提出利用加权最小二乘解方法将对扫雷具控制参数求解问题转化为无约束优化问题,并利用遗传算法良好的全局搜索能力对参数进行求解。结果表明:改进的方案能有效提高扫雷具对舰船磁场的模拟能力,且方案易于工程实现。