基于STK/matlab 的空间目标序列星图仿真

基于STK/matlab 软件,提出了一种能够在复杂星空背景下模拟微弱点状运动目标序列星图的生成方法。首先,系统分析了背景星空模型的建立过程;然后,分析了影响点目标成像的扰动与噪声等因素,使得模拟仿真的序列星图更接近真实物理过程;同时,利用STK 软件,对空间目标建模,预测观测卫星与地球同步轨道上空间目标的相对几何关系,并对高轨目标的可见性进行了系统的分析。给出了一种计算空间目标可见性判据的简便方法;最后,综合考虑了影响高轨目标可见性的各种因素,由STK 生成空间目标轨道的预测数据,采用matlab 程序对其进行了模拟仿真。对模拟空间目标检测、识别与跟踪的研究场景具有一定意义。     

基于聚类和支持向量机的个人信誉评估方法

针对传统的个人信誉评估方法存在的缺陷,提出了一种基于K均值聚类和支持向量机结合的个人信誉评估方法。该方法先将测试数据集进行聚类,根据数据离聚类的数据分布来选取合适数据训练支持向量机,然后利用支持向量机进行分类。结果表明,同单一利用支持向量机分类进行比较,该方法减少了训练时间,同时具有较高的测试精度,比传统的个人信誉评估模型有更好的效果。     

航空飞行器天文自主导航定位技术

针对传统惯性/天文多星组合导航的不足和导航星选取不确定性,设计了一种基于捷联惯性/天文单星深度组合的长航时自主导航系统,通过对惯性导航和二维转台单星观测的误差特性进行建模,综合两者的优点,实现了单星观测角度和惯导解算数据的高精度融合;在高度通道方向,引入气压高度计对高度误差进行阻尼,通过卡尔曼滤波器对惯导误差进行最优估计,运用可观测性理论对系统进行分析,得到了最优导航星选取准则,有效地解决了在部分观测角度下算法性能下降的问题。仿真结果表明:该算法长时间导航定位精度优于传统算法,最优导航星选取准则有效地提高了算法的鲁棒性,具有较高的理论研究意义和工程应用价值。