组合导航非等间隔联合滤波

组合导航系统中各种导航设备数据更新频率的不同会导致联合滤波算法无法在每个计算周期都融合局部滤波器的信息，从而导致信息丢失和引入人为误差。为此提出了一种可以最优融合不同测量周期信息的非等间隔联合滤波算法，并且给出了算法的最优性证明。这种算法通过设定不同的计算周期和融合周期，实现了非等间隔测量信息的最优融合。     

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针对强磁场实验装置(SHMFF)的链式高压有源电力滤波方案规划,基于有源滤波系统的非线性特性, 采用分数阶值。PI 控制器替代普通PI 控制器,在此基础上引入粒子群算法优化指令电流PI 控制器参数,并通过 实验对比分析了人工整定的PI 控制器与PSO 整定的PI 控制器的运行效果。经样机实验表明,采用的PSO 算法 整定的电流内环控制器是正确的,且具有一定的参考价值。     

一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法

采用Kalman滤波方法进行钟差参数计算和预报时, 需确定Kalman滤波噪声协方差矩阵. 针对这一问题, 提出了一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法, 通过建立新息的相关函数序列与未知的噪声参数间的线性函数模型, 采用最小二乘法进行噪声参数估计. 采用精密钟差数据进行钟差参数估计和预报分析, 结果表明, 该方法具有较好的收敛性, 并与顾及随机噪声模型的开窗分类因子自适应抗差估计方法进行对比分析, 验证了新方法的正确性和有效性.     

基于滤波差分的双阈值弱划痕提取算法

高质量光学元件表面缺陷中存在一些深度较浅或者宽度较窄的划痕,在暗场成像检测中,该类划痕产生的散射光灰度值很低,甚至淹没在背景光中,很难被目视或常规机器视觉识别,造成划痕缺陷的漏检。针对该问题,以既有的疵病检测系统为基础,根据划痕灰度的等级特征,提出双阈值法分类处理划痕缺陷。在低阈值的弱划痕处理中,根据弱划痕和背景的频率特征以及空间对比度特征,设计了频域滤波及背景差分算法。通过空间域以及频率域的滤波处理,排除高频噪声以及高亮度噪声,根据几何特征等提取弱划痕图像中的复杂背景。经差分处理后,提取弱划痕并增强对比度,最后与正常灰度级划痕信息一同通过高阈值(正常阈值)进行后续划痕的特征提取,即得到所有的划痕信息,为划痕缺陷总长度计算以及最大长度的分级判定奠定基础。实验结果表明,该算法避免了过低二值化阈值引入的背景等不规则噪声,使得划痕与背景的对比度大大增强。目前该算法已经应用于惯性约束聚变系统中大口径光学表面划痕的定量检测,并且使长度计量的准确度已提升到约80%。     

基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术

为保证微型卫星定位应用中系统精度与稳定性,需要对姿态传感器进行实时在线标定.在无外界姿态参考时,提出一种用三轴磁强计测量值来实时估计MEMs陀螺的零漂误差的方法,采用UKF滤波算法,将陀螺漂移作为滤波状态向量,通过建立三轴磁强计测量微分方程,作为系统量测方程实现陀螺漂移的最优估计.针对磁强计测量信息易受干扰导致滤波量测模型不准确的问题,将自适应因子引入到UKF中,通过在线监控和调整测量误差,减少陀螺标定的估计误差,增强系统性能.实验结果表明,经过标定,MEMS陀螺精度提高约30%,并且在磁强计有外界干扰时,陀螺的标定结果收敛.将标定后的MEMS陀螺进行姿态解算,其动态误差小于2°.     

基于可观测性分析的光纤陀螺SINS/测速仪组合系统技术

为了简化求可观测度的过程,便于导航时利用状态变量可观测性分析结果进行姿态解算。在仔细研究了分段定常系统(PWCS)的可观测性分析方法,以及基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法的基础上,提出了一种改进的状态可观测性分析方法,该方法在求可观测度时,不需要量测值,利用可观测性矩阵奇异值分解后的V阵即可进行可观测性分析;利用该理论得到的结果,在SINS/测速仪组合导航解算过程中只对可观测度好的俯仰角误差和横滚角误差进行反馈校正,不反馈可观测度较差的航向角误差,仿真结果证明,这种有选择的反馈校正方法可以保证姿态角在导航开始几秒钟内就快速收敛。     

基于对偶四元数的双星编队相对位姿测量

为了描述编队卫星中主从星的相对位置和姿态信息,提出了基于对偶四元数的编队卫星相对位姿测量算法。以双星编队飞行的位姿运动为主线,运用对偶四元数工具,充分发挥其能以最简洁的形式表示一般性刚体运动的优点,对卫星轨道和姿态进行分析并建立了对偶四元数位姿模型。同时设计类GPS测量技术来测量编队卫星的相对位置和姿态,该技术载波相位波长和伪码码元比GPS的更短,可获得更高精度的相对测量信号。由于状态方程和观测方程的非线性特征,使用UKF滤波来消除随机噪声对量测过程的干扰。实验结果表明,所设计的算法能够有效估计系统误差,卫星的位置误差和四元数误差收敛于零,验证了该算法的有效性。     

基于方向信息测度的图像边缘检测

边缘检测是图像处理中—个重要的研究课题．针对传统图像边缘检测算法对噪声敏感的问题,本文在分析图像像素灰度信息的基础上,建立了—个改进的确定方向信息测度的方法,并利用震动滤波对边缘检测图像进行增强,该方法在滤除噪声的同时,能有效地保留图像的基本目标信息,正确提取图像的边缘．     

基于非参数贝叶斯方法的随机波动建模与应用

本文利用非参数贝叶斯方法进行随机波动建模。通常的参数随机波动模型适用于证券市场中的综合指数数据,而对个股数据和小范围指数数据的拟合效果较差,主要原因是其收益率数据的变化规律更为复杂、具有更厚的尾部行为,而非参数贝叶斯方法的随机波动模型无需进行分布假设,具有很强的灵活性。本文利用SV-DPM模型对IBM的股票价格数据和上证50指数数据进行建模,研究发现非参数随机波动模型能拟合参数随机波动模型难以扑捉到的数据特征,实证表明有充分的依据支持非参数贝叶斯随机波动模型。论文的研究有助于捕捉金融资产的时变波动性质,能更好的揭示金融市场的运行规律,为期权定价和金融风险管理提供依据,对于防范与控制金融风险有着重要意义。     

2018年中国研究生数学建模竞赛D题综述

介绍了2018年中国研究生数学建模竞赛D题"基于卫星高度计海面高度异常资料获取潮汐调和常数方法及应用"的命题背景和目的,分析了本赛题的建模及求解思路,对评阅中发现的问题进行了综述,最后提出了本赛题还需继续思考的问题.