基于模型预估方法补偿扫描镜运动对成像影响分析

文中基于模型预估补偿方法，对扫描镜运动对成像的影响进行了分析。首先，对静止轨道气象卫星的姿态动力学环境进行了分析,确定出了扫描镜运动补偿的对象。其次，设计了基于模型预估的扫描镜运动补偿系统的方案、模型和算法。仿真结果表明，基于预估模型补偿方法能够减小扫描镜运动对扫描镜光轴指向的影响．提高扫描镜的成像质量。     

高层体系结构HLA仿真技术与应用研究

介绍了高层体系结构（HLA）的基本思想和主要内容，并对该仿真系统设计进行了研究。最后，将联邦开发和执行过程模型（FEDEP），模型应用于实战仿真系统中。     

基于时间序列分析方法的FOG随机漂移建模与辨识

为了对光纤陀螺（FOG）随机漂移（启动漂移、慢变漂移和快变漂移）的各项参数进行快速有效的辨识，建立了含未知模型参数（慢变漂移的相关系数）的FOG随机漂移状态方程模型，通过对FOG随机漂移进行时间序列分析，辨识了未知的模型参数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差，以卡尔曼滤波／平滑技术计算了FOG随机漂移的3项分量。对实测的FOG随机漂移数据进行了模型辨识与适用性检验，结果表明，该方法能够准确计算FOG随机漂移的各项参数和分量。通过建立FOG随机漂移的状态方程模型，首次将时间序列分析方法与卡尔曼滤波／平滑技术相结合，快速计算了启动漂移、慢变漂移的相关系数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差，这对于修正FOG单独工作或与其他设备组合时的导航误差具有重要的参考价值。     

SVPWM 在永磁同步电机系统中的应用与仿真

为了提高工作效率,使电机工作状态更加平稳,对SVPWM在永磁同步电机系统中的应用与仿真进行研究。分析了永磁同步电动机矢量控制系统结构及SVPWM技术原理,在Matlab/Simulink环境中,建立了永磁同步电动机电流、速度双闭环矢量控制系统仿真模型,并进行了仿真比较试验。试验结果证明：与传统的SPWM技术相比,该控制方法具有较高的快速响应性,转矩波动小。仿真波形符合理论分析,系统运行平稳,为永磁同步电机控制系统算法改进提供了仿真模型基础。     

基于总体最小二乘的捷联三轴磁力仪标定与地磁场测量误差补偿

提出了一种磁力仪标定与地磁场补偿一体化的方法。对捷联三轴磁力仪的测量过程进行误差分析,建立包含磁力仪标定误差与地磁场测量误差的参数化模型。针对测量噪声的分布特性,采用基于总体最小二乘（TLS）算法对模型的参数进行了估计。仿真结果与实验结果均表明,与传统的基于最小二乘（LS）方法相比,基于TLS算法的参数估计精度更高,能够获得更好的补偿效果。     

光纤陀螺随机漂移时间序列建模研究

随机漂移是影响光纤陀螺(FOG)导航精度的重要因素,建立数学模型并进行补偿是一种减小其影响的简易而有效的方法。首先通过分析FOG输出序列的自相关函数,得出其时间相关性呈较弱现象,继而分别使用Yule-Walker算法及最小二乘法求出线性AR及非线性AR(NAR)模型参数,最后比较各模型的滤波效果以确定要采用的模型及其阶数,并进行模型适用性检验。验证结果表明,AR(1)与NAR(1)模型均适合FOG随机漂移的建模及实时滤波,且能较好改善其零偏稳定性。     

一种基于FPGA的UART IP核设计

针对大部分集成电路中的UART（通用异步收发器）芯片成本高、电路复杂、移植性较差等缺点,提出了一种基于FPGA的UART IP核设计方法,应用有限状态机设计了接收器、发送器等模块,并使用VerilogHDL硬件描述语言进行编程仿真试验。仿真结果表明：该方法减小了系统体积,降低了功耗,提高了系统的稳定性和可靠性,增加了系统的灵活性,提高了可移植性。     

具有固定延迟平滑的交互多模型概率数据互联算法

为了提高杂波环境下跟踪机动目标的跟踪精度．文中将交互多模型概率数据互联（IMMPDA）和固定延迟平滑（LS）思想相结合．提出了一种具有固定延迟平滑的IMMPDA（IMM-LS-PDA）算法。通过引入延迟．增广了目标的状态向量,使得目标的固定延迟平滑状态估计更加准确。仿真结果表明。在杂波环境下对机动目标进行跟踪．单纯的IMMPDA算法的跟踪误差很大,并且在转弯机动处,误差出现峰值．算法的平稳性较差;而在进行固定延迟平滑后,算法的跟踪精度有了明显的提高。     

高斯型功率谱随机噪声斜视合成孔径雷达距离-多普勒成像算法

由于斜视随机噪声合成孔径雷达(SAR)的信号没有解析式,且通常的线性调频信号SAR的成像算法不再适用,提出了一种随机噪声斜视SAR距离多普勒(RD)成像算法.该算法根据随机噪声信号距离向处理的特点,先进行距离向部分处理,然后在二维频域进行距离弯曲和距离走动校正,因此,其对小斜视随机噪声SAR能获取较好的图像.仿真结果表明该算法的有效性和正确性.     

基于光纤陀螺的动态寻北方案

在陀螺罗经系统中,应用光纤陀螺（FOG）可使这种传统系统更具吸引力,因为它在重量、功率、预热时间以及成本方面具有很大的优点。本文介绍了一种基于FOG（它能够用于陀螺经系统）的新颖的动态寻北方案,描述了用于FOG地球信号的分析模型,并且通过锁相放大器模拟了地球信号,此外,开发了采用两个锁相放大器输出的一种寻北算法,这种提出的方案由开发出的算法组成,文中包含了模拟结果,以验证所提出方案的性能。     

基于AR模型的光纤陀螺建模方法研究

作为新一代的光学陀螺仪,光纤陀螺的性能决定着惯性参考系统的精度,为了提高光纤陀螺的精度,本文提出了利用时间序列分析法中的AR模型[1]对光纤陀螺零漂数据进行分析,采用最小二乘法对数据进行了处理和拟和,并在此基础上应用卡尔曼滤波算法对建模后光纤陀螺的漂移数据进行了滤波,有效地抑制了光纤陀螺中的随机误差,得到了陀螺信号的常项漂移趋势,提供了一种符合工程应用要求的光纤陀螺漂移模型。     

光纤陀螺零漂信号的Allan方差分析

介绍了数字光纤陀螺（FOG）零漂实验的设备及环境，在测得特定光纤陀螺静态零漂信号的基础上，运用Allan方差理论对陀螺零漂信号进行定量的分析，得到了光纤陀螺角随机游走、零偏不稳定性、速率随机游走、速率斜坡和量化噪声5个误差源系数的大小，通过对各系数大小的分析，确定出该光纤陀螺在使用中有较大影响的误差源为角随机游走和零偏不稳定性系数，为该光纤陀螺进行各种误差补偿提供了理论依据。     

基于辅助模型粒子滤波的混沌信号降噪方法

针对传统的扩展卡尔曼滤波方法和无迹卡尔曼滤波方法不能有效地抑制混沌系统的加性噪声这一问题,给出了辅助模型粒子滤波算法,推导了混沌系统的状态空间描述,提出了一种基于辅助模型粒子滤波的混沌信号降噪方法,并将其用于Lorenz混沌信号的降噪。在叠加高斯噪声情况下对混沌系统进行降噪处理实验。结果表明,所提出的降噪方法对含噪Lorenz混沌信号有着较明显的降噪效果。     

基于无迹卡尔曼滤波的单站混合定位跟踪算法

针对移动台的单站跟踪问题,以"到达时间和与到达时间差(TSOA/TDOA)"新型混合定位技术作为基础,提出一种基于"到达时间和与到达时间差"混合被动单站定位模型的无迹卡尔曼滤波跟踪算法。该算法以观测到的有噪信息为基础,引入"到达时间和与到达时间差"观测模式,使用受随机加速影响的匀速运动状态作为跟踪算法的状态模型,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用在移动台的定位跟踪上,实现了对移动台的位移和速度的同步跟踪。仿真结果表明:无迹卡尔曼滤波算法应用移动台跟踪系统是有效的;与扩展卡尔曼滤波相比,其跟踪算法的滤波精度、稳定性更优。     

基于新息自适应滤波的惯性测量单元误差在线标定方法研究

考虑到空天飞行器飞行环境和运动特性下导航传感器误差的噪声统计特性不可能完全精确已知,若使用常规卡尔曼滤波进行在线标定,将会导致滤波精度下降甚至发散。设计一种基于新息自适应滤波方法的惯性测量单元(IMU)误差在线标定方案和算法,克服常规卡尔曼滤波需预先知道噪声统计特性的不足,设计包含IMU安装误差、刻度因子误差和随机常值误差在内的27维高阶状态变量的误差标定模型,分析提出可同时对系统噪声和量测噪声协方差矩阵进行动态调整的新息自适应滤波在线标定算法。仿真验证实验表明,相较于采用常规卡尔曼滤波以及Salychev O自适应滤波算法进行在线标定,所设计的新息自适应滤波在线标定方法能更有效实现对IMU误差的动态标定及补偿,进一步提高了惯性导航系统精度。实物验证实验表明,该方法可有效标定IMU误差残差,提高导航精度,为工程应用带来较大便利。     

混合噪声条件下的目标被动定位算法

为提高被动传感器观测噪声为含时变有色噪声、跳变噪声的混合噪声时容积卡尔曼滤波（CKF）算法的滤波精度和稳定性,提出一种自适应容积卡尔曼滤波（ACKF）算法。在ACKF算法中,在基本CKF算法基础上,采用观测重构、待定系数去相关方法,推导得到有色噪声条件下的容积卡尔曼滤波算法。针对时变有色噪声和跳变噪声导致滤波精度受损的问题,引入噪声方差在线修正及有害观测剔除的思想,进行了ACKF算法设计。仿真结果表明,与基本CKF算法相比,ACKF算法在x轴、y轴、z轴3个方向得到的被动定位精度分别提升了24.75％、32.57％和28.48％,具有更高的滤波稳定性和精度。     

平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用

针对使用扩展卡尔曼算法（extended Kalman filter,EKF）对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法（square root cubature Kalman filter,SRCKF）。SRCKF使用基于容积原则的数值积分方法直接计算非线性随机函数的均值和方差。该算法实现时只需计算函数值,避免了求导运算,降低了计算复杂度。且该算法传播了状态协方差的平方根,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和稳定性。把平方根容积卡尔曼滤波算法（SRCKF）应用到未知弹道系数的再入弹道目标的状态进行估计中。Monte Carlo数值仿真表明,平方根容积滤波算法大大降低了未知弹道系数的再入弹道目标的状态估计误差,提高估计精度,且运行速度较快。     

基于时间序列方法的自校正滤波器设计

文中设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器，从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明，在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下，自校正卡尔曼滤波器的滤波性能．非常接近稳态最优卡尔曼滤波器。且计算过程简单．并可以在线建模．适用于部分慢时变系统。     

增强型比例导引系统制导性能的研究

应用随机过程及成型滤波器的理论知识,构建了目标随机机动及过程噪声模型,建立了基于过程噪声与测量噪声的增强型比例导引工程应用模型,设计了卡尔曼滤波器来估计系统状态,引入蒙特卡洛法计算脱靶量均方差.通过仿真,分析了采用过载驾驶仪的增强型比例导引系统不同的制导性能指标,并与比例导引制导律进行对比分析,结果表明,测量噪声较大时APN对噪声的抑制效果好于PN,这为增强型比例导引的工程应用提供了依据.