强噪声下的矢量跟踪信号故障检测算法

在卫星导航系统的矢量跟踪结构中,由于鉴别器的非线性,异常的电离层、对流层延迟或多路径等其他干扰造成的信号故障通过鉴别器输出会产生失真,使得在强噪声环境下较大偏差的故障难以被检出,导致矢量跟踪结构的导航定位结果不准确。针对该问题,提出了一种强噪声环境下的矢量跟踪信号故障检测算法。该算法对鉴别器输出失真的原因及影响进行了分析;为降低其影响设计了一种专用于信号故障检测的码鉴别器,它对跟踪通道中的码相位偏差具有更大的正相关响应范围,因而可以使故障检测算法对强噪声环境下的大偏差突变故障和缓变故障具有检测能力;采用三阶球面-径向容积准则对测试统计量及其方差进行估计。不同噪声环境下的突变和缓变故障检测仿真实验表明,提出的算法能保持对0.5码片以上偏差突变故障的可靠检测。同时对强噪声环境比如25～30 dBHz环境下的缓变故障也具有一定的检测能力。     

基于强跟踪H-/H∞优化的无人机系统故障检测

针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。     

声纳强脉冲干扰的自适应抵消方法

为了解决声纳实际使用中强脉冲干扰影响目标检测和跟踪的问题,提出一种在阵元域内实现的自适应干扰抵消方法.该方法基于最小均方（LMS）误差准则的自适应滤波来实现,引入频域批处理方法大大降低了运算量,采用可变步长的自适应叠代方法实现了对强脉冲的快速抑制.提出一种自适应干扰抵消参考信号的提取方法,同时在自适应算法中施加梯度约束计算,从而实现强干扰背景下的目标稳定跟踪.经多次水上试验表明：该方法能够不损失目标信息对强脉冲干扰进行有效抑制,达到检测被强干扰掩盖的目标信号的目的,同时也能实现强干扰背景下的目标稳定跟踪．     

多伯努利滤波的快速红外弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次,采用平方根容积卡尔曼滤波实现多伯努利检测前跟踪,在保证实时跟踪的同时,解决了滤波的高度非线性,避免了协方差矩阵负定造成的数值不稳定.实测红外背景图像实验表明,改进的Robinson Guard算法能够有效抑制背景杂波、保留弱目标信息,平方根容积卡尔曼多伯努利检测前跟踪能更准、更稳定地估计目标数目和状态,实现目标的实时检测与跟踪.     

无人机导航信号稳定跟踪方法

在复杂背景下易混入随机噪声,导致无人机导航信号检出率较低、跟踪误差较大.为此,本文提出了基于改进图像特征块匹配的无人机导航信号稳定跟踪方法.利用图像传感器、CCD摄像机等设备采集序列图像;采用Harris算法提取特征点确立匹配准则,选取估计量最优值完成特征点匹配;使用改进的图像模块匹配法计算目标模块与子模块的相似度,同...     

基于尾灯的夜间前方车辆检测与跟踪方法

针对夜间环境下车辆难以检测的问题,提出一种基于尾灯的夜间前方车辆检测与跟踪方法。首先根据光晕特征和亮度特征进行车辆尾灯提取,对尾灯进行配对后根据尾灯对估计车辆的位置并实现对车辆的检测,然后利用改进的粒子滤波算法对已检测车辆的尾灯进行跟踪,进而实现对车辆的跟踪。最后结合检测和跟踪方法提出一种车辆检测与跟踪系统。实验结果表明:本文方法具有检测率高的特点,对车辆检测率可达96%,车辆检测与跟踪系统可解决车辆互相遮挡情况下的车辆检测问题,并可提升车辆检测率至98%。     

升力式再入飞行器大动压下横侧向RCS姿态控制方法研究

针对升力式再入飞行器大动压下横侧向快速、高精度RCS姿态控制问题,利用再入飞行器在大攻角状态下横侧向耦合明显,偏航通道对倾侧角的控制更高效、抗干扰能力更强的特点,提出了同时控制滚转和偏航跟踪倾侧角指令的策略,设计了以倾侧角控制为外回路,以滚转和偏航角速率为内回路的双回路动态逆控制器。通过滚转角速率控制器的改进设计保证了侧滑角在不受控状态下的收敛性,并分析了控制参数选择对侧滑角收敛特性的影响。将该控制器与采用常规解耦方式设计的控制器进行了仿真对比,结果表明,该方法有效解决了采用常规RCS控制方法时倾侧角在大动压再入条件下响应慢、抗干扰能力差的问题,提高了RCS在大动压下的控制能力。     

全球导航卫星系统矢量载波环的设计与分析

为了减弱在传统跟踪算法中不良通道或者解算错误带来的影响,提出自适应载波跟踪算法.算法的基本思想是通过矢量环辅助标量环而不是完全替代标量环实现信号的跟踪.它在每个跟踪通道里添加一个卡尔曼滤波器,该滤波器利用当前鉴频器输出的频率残差与导航处理器反馈的载波频率进行环路更新;根据两者的方差,自动调节通道滤波器的增益因子,保持更加准确的载波估计频率.不同于传统矢量跟踪算法必须在完成导航解算后才更新跟踪环路,改进算法运行在每个跟踪通道上并根据环路积分间隔更新跟踪环路,因此可以在低解算速率的要求下跟踪更大的动态范围.改进算法结合了矢量与标量环路两者的优势,具有矩阵小和数据处理简单的特点.仿真结果表明,该算法较传统算法提高了信号跟踪的准确性和鲁棒性.     

采用改进型DENCLUE和SVM的电子皮带秤故障诊断

针对电子皮带秤的在线故障诊断问题,提出一种基于改进型DENCLUE聚类分析和偏二叉树支持向量机(SVM)分类器的故障在线检测和诊断方法.由于故障数据随设备流量的变化而变化,采用改进DENCLUE聚类算法对实时检测到的数据进行聚类分析,分离出故障数据,实现在线故障检测;将DENCLUE算法中的密度估计方法引入到支持向量机中,提出一种基于类内相似密度和类间相似密度构建可分性测度和二叉树结构的改进型BTSVM,结合标准数据集验证了改进型BTSVM的优越性,并利用该分类器对检测出的故障进行故障模式在线识别诊断.对阵列式皮带秤进行试验,结果表明,提出的故障在线检测和诊断模型更适合散状物料连续称重系统的在线故障检测诊断.     

一种空对地可见光图像制导跟踪算法

为解决复杂背景下空对地可见光图像制导跟踪问题,提出一种基于特征匹配的跟踪算法。首先,通过等间隔采样与改进Kirsch边缘检测相结合的方法进行特征点采样;然后,采用金字塔模板光流法提取目标特征;最终,采用模板匹配法识别目标特征完成对地面目标的制导跟踪。实验结果表明：算法速度可以满足最大129Hz帧率的相机进行实时跟踪,稳定跟踪速率优于7.75ms/F,具有跟踪速度快和抗干扰能力强的特点。该算法完全满足空对地复杂背景下跟踪的需求。     

基于GNSS的无源探测系统定位性能研究

针对基于全球卫星导航卫星系统（GNSS ）信号的无源探测系统,研究了探测系统的定位模型、系统目标定位数据处理方法。基于卡尔曼滤波,建立了扩展卡尔曼滤波无源探测系统的状态方程与观测方程,利用卫星工具包（STK）仿真软件对无源探测系统的定位性能进行仿真分析。仿真结果表明：使用扩展的卡尔曼滤波定位性能较好,具有较高的定位和跟踪精度。     

基于信息散度的过程故障检测与诊断

为了充分利用卡尔曼滤波新息中的非高斯故障特征,提出一种基于信息散度的非线性过程故障检测与诊断方法.通过unscented卡尔曼滤波产生新息序列,利用核密度估计方法计算概率分布.在此基础上建立信息散度统计量,监控过程的运行状态.一旦检测到故障后,引入对称信息散度计算待诊断过程与故障库中各类故障之间的距离,判断故障类型.在连续搅拌反应器上的仿真结果表明,提出的方法能够及时检测到故障的发生,正确判断故障类型.     

基于SCKF方法的非线性随机动态系统故障诊断方法

基于平方根容积卡尔曼滤波方法(Square root cubature Kalman filter, SCKF),研究一类非线性随机动态系统的故障检测与估计问题。SCKF对解决复杂非线性系统的状态估计问题,具有精度高、稳定性优和计算复杂度低等优点。针对发生执行器故障的非线性随机动态系统,采用SCKF估计系统状态,并根据状态估计结果,利用滑动时间窗口技术设计残差信号,检测故障发生。在检测到故障之后,构造增广系统,实现对执行器故障幅值的估计。通过仿真试验验证了所提出方法的有效性。     

基于RK-UKF算法的再入目标质阻比估计

针对再入目标质阻比实时估计的问题,根据目标的三维再入运动模型及量测模型,提出了一种基于龙格-库塔（Runge-Kutta）积分的不敏卡尔曼滤波（UKF）算法（RK-UKF）的再入目标质阻比估计方法,给出了RK-UKF算法与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法和不敏卡尔曼滤波算法的仿真比较.仿真结果表明,RK-UKF算法可实现对再入目标的高精度跟踪和其质阻比快速稳定的估计.     

X尾翼无人机的故障诊断和容错控制方法

作动器是无人机的关键执行机构,针对作动器卡死、增益损失、偏差等故障问题,采用检测滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法进行故障检测和故障参数估计:使用检测滤波器输出带有作动器故障信息的残差向量,并利用阈值检测和残差方向特性检测和隔离故障;在得到故障警报后使用卡尔曼滤波方法对故障参数进行在线估计,得出故障的具体性质和程度;针对不同的故障形式,采用控制命令补偿或重构的方法进行容错控制。 基于X型尾翼无人机的转弯速率模型进行仿真试验,结果验证该方法有效可行,能够实现较快的故障诊断,容错策略可以较好的恢复系统性能。     

模糊集理论在组合导航系统数据融合中的应用

组合导航系统中二元假设检验故障检测算法无法兼顾漏检率和虚警率,论文采用模糊逻辑对故障残差χ2检测量进行模糊化,对各子滤波器的工作状态作模糊评价,并在此基础上通过T-S模糊逻辑系统以及传统容错导航系统设计知识来确定全局融合中各局部估计值的加权矩阵。仿真结果表明,采用模糊逻辑后最终组合精度要比传统二元假设检验方法高,且算法简单工程上容易实现,具有很强的应用价值。     

组合导航系统故障检测方法研究

针对传统的多导航源组合导航系统难以有效解决系统故障检测的问题,通过对卡尔曼滤波器中的残差进行分析,提出了一种新的故障检测方案,该方案有效利用了残差x2检测优点,可实时检测出系统故障。仿真结果表明,该方案故障检测率高,计算量小,整体算法实现简便。本方案已应用于实际工程中。     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.     

UTSTF锂离子电池时变参数估计与故障诊断

针对锂离子电池的参数偏差型故障诊断问题,提出基于无迹变换强跟踪滤波器（UTSTF）的电池时变参数估计与故障诊断方法.建立电池的开路电压（OCV）-荷电状态（SOC）特性曲线与一阶等效电路模型;将电池参数加入状态变量,建立状态与参数的联合状态空间方程,通过UTSTF算法得到电池参数的实时估计结果,并根据估计值设计故障诊断算法流程;以电池内部的接触型故障与扩散型故障为例,在变温环境下模拟故障发生并进行电池充放测试,得到电池参数在UTSTF与无迹卡尔曼滤波（UKF）下估计值与真实值的对比.实验结果表明,所提方法对于电池故障参数具有良好的跟踪效果、较高的估计精度与诊断可靠性.