可量测序列影像的加权整体最小二乘导航

提出顾及观测方程系数矩阵误差的可量测影像定位定姿算法及其权值确定方法,实现了利用可量测序列视觉影像与DGPS/IMU 融合导航计算. 计算结果表明：采用加权最小二乘算法可较好地克服可量测序列影像定位定姿算法中系数矩阵误差的影响,精度高于最小二乘法,当GPS 失锁2.5 km 时可达到优于13 m的定位精度和
0.1m 的定姿精度.     

对偶四元数在航天器相对导航中的应用

为了提高航天器相对位置和姿态测量的实时性和准确性,提出一种利用对偶四元数位姿模型来求解航天器相对位姿的方法. 该方法统一考虑目标航天器和追踪航天器本体坐标系间的相对旋转和平移,采用螺旋向量法更新对偶四元数. 建立了相机测量模型来测量航天器的相对位置和姿态,并选择扩展的卡尔曼滤波来消除随机噪声对状态更新和测量过程的干扰. 仿真结果表明该导航算法能满足航天器相对导航的精度要求,验证了该算法的可行性.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

采用自适应补偿的无人机姿态测量

根据合作目标的单站姿态测量原理,结合实际大气湍流条件下激光光束的漂移及扩展效应,提出利用补偿和定位后的激光光斑质心确定无人机外部姿态的方法. 通过计算单帧激光光斑中心提取单位时间内激光光斑质心组成的外围轮廓特征点,并将其构成多边形. 以多边形图像质心为参照,建立姿态测量自适应补偿模型. 计算结果表明,当目标距离为3 km时,采用模拟退火算法迭代解算并对结果进行自适应补偿,得到的姿态角误差最大值为0.221±,说明自适应补偿技术的姿态测量算法具有较高的姿态测量精度和收敛性.     

SLAM中机器人定位误差控制研究

在SLAM中,机器人的位置和环境都是未知的,伴随运动距离增大的是自身位置估计误差的增大,而自身位姿的不准确使得创建的环境地图失真,地图失真又将增大机器人的位置误差.为保证机器人定位和地图构建精度,采用逆推法计算机器人运动距离,再与里程计记录的前后时刻位姿计算出的距离相比较,设定误差阈值,校正机器人的实际位姿,通过实验,验证了本方法的有效性,减小了机器人定位误差.     

多元线性回归模型的FTIR/ATR多组分定量分析

利用衰减全反射傅立叶变换红外光谱(FTIR/ATR)以及多元线性回归模型,分别采用经典最小二乘回归算法和逆最小二乘回归算法,建立了一种多组分同时在线的定量分析方法.这种方法精度高,结果准确,平均相对误差不到3%.两种回归算法中,以逆最小二乘算法获得的结果具有更高的精度和准确性,更适合含有少量杂质的体系.     

基于空域调制效应的干扰极化参数估计

干扰极化估计精度是影响雷达极化抗干扰能力的重要因素,而雷达天线空域极化特性存在一定的病态性,使来波极化估计的最小二乘解在病态情况下变得不稳定. 针对最小二乘方法估计来波极化所存在的病态性问题,提出一种改进极化矢量估计的约束最小二乘方法.首先分析影响来波极化估计稳定性的因素,针对具体的天线型式给出病态情况下的计算机仿真结果,推导了带二次约束的极化估计最小二乘解并给出了算法流程. 仿真结果表明了改进极化估计均方误差的有效性,该方法可显著提高干扰极化估计精度,提高雷达极化抗干扰能力.     

基于加权整体最小二乘的平面坐标转换模型精度分析

由于平面坐标转换在实际工程中应用较广且精度要求较高,故提出基于加权整体最小二乘算法求解坐标转换参数,即对系数矩阵和观测值矩阵都赋予合理权值.为进一步提高转换精度,通过实例在加权整体最小二乘求解参数的基础上,分别比较了四参数模型、六参数模型、双线性内插模型及二次曲面模型的坐标转换精度.实验表明,基于加权整体最小二乘求解的...     

基于最小二乘滞环电流控制的光伏并网逆变器研究

提出一种用于光伏并网逆变器的最小二乘法定频算法,它在每一开关周期到来之前,通过对前一周期的相关参数值进行采样,确定当前周期内开关触发的时间来实现开关频率稳定和滞环电流跟踪.与其他控制方法相比,该方法能有效降低对工频电网的谐波注入,使电流误差平均值控制在最小范围内,减少稳态误差,还可实现数字化控制.最后,利用MATLAB进行双环系统建模,外环通过曲线拟合法进行最大功率跟踪,内环采用最小二乘法定频算法和滞环电流控制,仿真结果证明了该方法的有效性.     

带二次约束的最小二乘问题的求解

针对带二次约束的最小二乘问题提出了一种求解算法,同时给出了算法中牛顿迭代的收敛证明.数值例子说明了此算法的有效性.     

MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中线性预编码信道估计算法需要多次计算模糊度矩阵的问题,提出一种改进的盲信道估计算法.该算法首先对各天线上所接收信号的互相关矩阵进行处理,使信道估计矩阵的模糊度矩阵统一,再利用统一的模糊度矩阵通过迭代方法实现系统的信道估计.仿真结果表明,改进算法的估计精度在低信噪比时仅有较小损失,而在高信噪比时与现有的线性预编码算法接近,且具有较好的收敛性.与现有的线性预编码信道估计算法相比,改进算法显著降低了计算复杂度.     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

双基地MIMO雷达二维DOD和二维DOA联合估计

提出一种双基地MIMO雷达L型阵列下多维角度联合估计的新算法. 该算法利用匹配滤波器输出信号特点构造不同的代价函数,采用迭代最小二乘算法估计收发阵列流形矩阵,根据L 型阵列结构的特点和最小二乘法,从估计出的矩阵中计算目标的二维DOD(direction of departure)和二维DOA(direction of arrival). 该方法无需谱峰搜索,可实现参数的同时估计与配对. 与ESPRIT 算法相比,具有更高的估计精度,并接近于克拉美-罗下限,且在小快拍数下也能较好地工作. 仿真结果验证了该算法的有效性.     

齐次等式约束线性回归模型回归系数的综合条件岭估计

提出了齐次等式约束线性回归模型回归系数的一个新的有偏估计,即综合条件岭估计.讨论了综合条件岭估计的可容许性等优良性质.给出了其迭代解和极小化均方误差的无偏估计解.在一定的条件下,综合条件岭估计的样本总方差、均方误差、均方误差矩阵均分别小于约束最小二乘估计的相应误差.条件岭估计和条件根方估计为综合条件岭估计的特例,从而统一了条件岭估计和条件根方估计的理论.     

分布式空时码协同通信系统简化均衡方法

摘要： 由于协同通信系统各中继节点分布位置的不同,产生了不同于传统多天线通信系统的多时偏问题. 该文考虑基于分布式线性卷积空时码的异步协同通信系统,将对应每个中继节点的时延偏移量等效到对应生成多项式中的零矢量,进而构造等效的异步协同通信系统模型. 对等效信道矩阵的带状Toeplitz 性质进行研究,提出一种基于Trench 算法求解带状Toeplitz 线性系统的块最小均方误差均衡方法,从而将求解高阶带状Toeplitz 线性系统的运算简化为求解低阶Toeplitz 线性系统的运算,避免了传统最小均方误差均衡算法中的高阶矩阵求逆运算,极大地降低了计算复杂度. 仿真结果表明,该均衡方法能在适当的数据帧长以及较大的时延量情况下取得满意的系统性能.     

基于帧间单映变换的视频序列超分辨率重建

针对帧间单映变换的视频序列提出了一种超分辨率重建算法。首先在最小二乘的基础上给出超分辨率重建的数学模型;其次采用基于模型的等级估计法估计相邻帧的单映变换矩阵;然后采用基于RANSAC的特征点匹配方法对非相邻帧进行带指导的改进估计,使其能够达到要求的亚像素级精度;最后运用共扼梯度算法进行迭代重建,并详细讨论了主要的矩阵向量乘法计算。实验结果表明该算法的重建相当有效。     

粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明：改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。     

STBC-OFDM协作通信系统存在载波频偏时的均衡算法

在基于空时分组编码正交频分复用的协作通信系统中,不同用户节点间存在的载波频偏会产生子信道间干扰与子信道内干扰. 该文研究对抗这两种干扰的实用均衡方法. 针对较小的归一化频偏差,提出一种实现迫零均衡的低复杂度迭代算法IAZF. 针对较大的归一化频偏差,构造一种串行最小均方误差组间干扰消除与并行干扰消除联合的均衡算法JEA,并根据信道矩阵的近似带状结构,实现了均衡所需的矩阵求逆的递推计算,节省了计算量. 仿真结果表明：在相当大的归一化频偏差范围内,JEA的性能稳健,特别是在归一化频偏差大于0.25 时明显优于现有方法. 在归一化频偏差小于0.15时,IAZF提供了逼近其他方法的性能且复杂度更低.