基于抗差UD分解滤波的导航星座整网定轨方法

针对我国导航星座的自主定轨问题,提出基于抗差UD(upper triangular matrix diagonal matrix)分解滤波的导航星座整网定轨方法。该方法对卫星轨道参数进行整网估计,通过对所有观测资料加权以避免观测粗差的影响,并利用UD分解算法来避免对协方差矩阵的直接求逆而导致的计算机舍入误差过大从而滤波发散。推导了整网定轨的数学模型,给出了抗差UD分解滤波的详细步骤。通过性能分析和仿真计算表明了该方法的可行性与有效性。     

基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法

为了解决经典缓变故障检测法——自主完好性监测外推法(autonomous integrity monitoring extrapolation, AIME)在组合导航中检测故障延迟时间较长和不能准确判定故障结束时刻的问题, 提出了基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法。该方法采用标准t分布和IGG-Ⅲ (Institute of Geodesy & Geophysics Ⅲ)方案设计自适应增益矩阵以缓解卡尔曼滤波故障跟踪的影响。同时, 结合AIME故障检测状态, 提出由外推法和残差卡方检验(residual chi-square test method, RCTM)故障检测统计量构成的r_A/R统计量概念, 然后在AIME检测到缓变故障的状态下利用样本分位数原理对r_A/R序列进行异常值检测, 从而判断缓变故障结束时刻。仿真结果表明, 在检测缓变故障时, 所提方法可明显缩短故障检测延迟时间, 并能够准确判定故障结束时刻。     

星间链路及区域不均匀对路由性能的影响

研究了星间链路(ISL)约束及区域不均匀性对LEO移动通信星座的路由时延和呼叫阻塞概率(CBP)的影响。构建了完整而精确的LEO移动通信星座模型。考虑星间链路约束,完成了星间可视计算,得到了星间链路表和链路时延;从覆盖区域和覆盖时间两方面考虑区域不均匀性,完成了星座覆盖计算,并提出了一种根据星座覆盖估算链路呼叫阻塞的方法;利用改进的遗传算法(GA)完成了路由时延和呼叫阻塞的同时优化,得到了最佳路由。仿真结果表明:星间链路约束及区域不均匀性影响到路由的有效性和安全性,二者在路由优化中的应用可以大大改善路由的性能。     

抗差样条模型对我国国债利率期限结构的建模与实证

针对我国国债市场部分债券价格扭曲的情况,提出一种基于抗差估计的样条期限结构模型,来拟合我国国债利率期限结构.实证的结果表明,这种方法具有优良的样本内、样本外性质,并且对错误定价的债券有一定的甄别能力.     

基于抗差最小二乘配置的海底地形生成研究

最小二乘配置算法能同时顾及测深数据的系统性和随机性影响,提高海底地形的生成精度。根据该算法建立了海洋测深多波束数据的函数模型和随机模型,并构建海底地形。为避免测深数据的异常值影响,进一步推导了基于抗差估计的协方差函数求解公式,提出抗差最小二乘配置算法生成海底地形。利用多波束数据生成海底,结果显示抗差最小二乘配置算法能在构建海底地形的同时准确剔除测深异常。将构建的地形与双线性多项式内插生成的海底进行比较,进一步说明了该算法具有较高的海底地形生成精度。

Abstract：

Seabed terrain generating precision can be improved by least-squares collocation algorithm which takes the systematic and stochastic effects in the bathymetry data. The functional model and stochastic model of the algorithm were created by multibeam bathymetry data,and the method of creating seabed terrain by Least-squares Collocation was researched. To avoid the effect of outliers in bathymetry data,covariance function was calculated by robust estimation,and the Robust Least-squares Collocation algorithm for terrain generation was proposed. It was applied to the real bathymetry data set,and the results indicate that the outliers are detected by the algorithm while the seabed terrain is generated. In the remainder,the terrain grids was compared with which created by bilinear polynomial interpolation algorithm,and it is proved that the Robust Least-squares Collocation algorithm can get higher precision of seabed terrain generation while detecting outliers.     

修正钟差的脉冲星方位误差估计算法

为克服时钟钟差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(two-stage Kalman filter,TSKF)算法.首先,分析时钟钟差对脉冲星方位误差估计的影响,并通过仿真进行验证.其次,结合脉冲星方位误差估计原理重新推得考虑时钟钟差的状态和观测方程.再次,根据TSKF算法,在估计方位误差的同时解耦估计时钟...     

多目标方位高分辨估计方法的实验研究

从实验的角度出发 ,分析讨论了阵列误差条件下多目标方位高分辨估计方法的参数估计性能以及工程应用前景 ,并针对子空间类法研究了一种阵列输出协方差矩阵的Toeplitz化预处理方法。实验结果表明 ,在高信噪比的情况下 ,该预处理方法可以明显地减小阵列误差对估计结果的影响 ,有效地改善子空间类法的稳健性和多目标分辨能力 ,而且估计精度良好。     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

基于CPS的相位误差估计算法

在基于星座相位特征（CPS）相位误差估计算法的基础上,对高阶QAM信号,利用循环相关函数的局部对称性,提出一种基于局部对称性检测的相位误差估计算法。此外,利用平稳信号相关函数小波变换后的性质,提出了两种基于循环相关函数小波变换的相位误差估计算法。最后详细分析了小波变换对高斯白噪声的影响。与CPS算法相比,基于对称性检测的算法在低信噪比下有一定的优势。基于Morlet小波变换的相位误差估计算法在低信噪比下性能最好,而基于Harr小波变换的相位误差估计算法在高信噪比下性能较好。     

基于Petri网的导航卫星星座备份策略分析评估方法

针对北斗三号系统中轨道Walker导航星座的备份策略问题,提出基于随机时间Petri网(stochastic timedPetrinet,STPN)的分析评估方法.通过构建单星、轨道面和导航星座的3层STPN模型,分析不同备份策略下星座运行的逻辑行为特性和操作事件的时序关系.建立导航星座的可用性模型和运行成本模型,作为...     

线性回归模型的非线性稳健估计——基于经验过程理论的研究

线性回归模型参数估计的有效性及对厚尾扰动和离群值的稳健性有进一步改进的余地.本文基于条件分布函数提出线性参数模型的一种新的非线性稳健估计量,利用经验过程理论证明了其相合性和渐近正态性.相对于OLS(ordinary least squares)估计量和常用的稳健LAD(least absolute deviations)和Huber估计量,此估计量可全面把握因变量的分布信息,较准确地由样本数据反映真正的数据生成过程,关于扰动项的厚尾分布具有更好的稳健性,且可更好地消弱极端离群值样本对参数估计的不良影响.多种实验设计的模拟表明,此估计量在有限样本下表现良好;在厚尾扰动或离群值出现的时候,显示出良好的稳健性,且优于OLS、LAD以及Huber估计量的小样本表现.     

基于鲁棒估计的微弱目标检测噪声抑制技术

抑制目标图像中的噪声,缩短目标的首次捕获时间(FirstCaptureTime,FCT),对于微弱目标检测和跟踪具有重要的意义。基于以下判断:a.任何检测系统总是工作在一定的信噪比(SNR)水平下;b.运动目标成像面积总是大于一个像素,分别设计了两个噪声抑制算子Sa(.)及Sb(.)。在噪声抑制过程中,首先使用鲁棒回归估计方法,估计出噪声模型参数,然后分别应用噪声抑制算子Sa(.)及Sb(.)对图像噪声进行抑制。试验结果表明,该方法可以有效抑制目标图像中的噪声,缩短目标的首次捕获时间,为下一步目标的检测和跟踪提供了有利条件。     

基于Elman网络的鲁棒型广义预测控制方法研究

提出一种基于Elman动态回归神经网络模型的鲁棒型广义预测控制(GPC)．该算法首先用EIman网络对非线性系统进行辨识，建立预测模型，然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合，代替量测输出用于控制中，从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性，加强控制器的适应能力和鲁棒性．仿真结果证明：将本算法应用于非线性系统预测控制，对未建模动态具有很强的鲁棒性和很好的控制能力。     

基于稳健补偿的卫星数据电波折射误差修正方法

折射误差是观测数据包含的主要误差源之一,也是影响卫星跟踪与控制以及轨道确定精度的主要因素。由于实时观测数据采样格式的不同,同一个采样时间内本应互相匹配的测量元素,因为丢失、干扰等而变得不再匹配,从而使得卫星实时跟踪数据包含的折射误差难以准确修正。提出的观测数据双向稳健补偿方法有效地解决了同一采样时间内测量元素的匹配问题,以及折射误差的修正问题,确保了卫星轨道确定的精度。实测数据计算以及定轨结果检验表明,该方法是有效的实用方法。     

Data-driven fault diagnosis method for analog circuits based on robust competitive agglomeration

The data-driven fault diagnosis methods can improve the reliability of analog circuits by using the data generated from it. The data have some characteristics, such as randomness and incompleteness, which lead to the diagnostic results being sensitive to the specific values and random noise. This paper presents a data-driven fault diagnosis method for analog circuits based on the robust competitive agglomeration (RCA), which can alleviate the incompleteness of the data by clustering with the competing process. And the robustness of the diagnostic results is enhanced by using the approach of robust statistics in RCA. A series of experiments are provided to demonstrate that RCA can classify the incomplete data with a high accuracy. The experimental results show that RCA is robust for the data needed to be classified as well as the parameters needed to be adjusted. The effectiveness of RCA in practical use is demonstrated by two analog circuits.     

一种新的波达方向与幅相误差联合估计方法

研究了信源方向未知时,对信源方向与幅相误差同时进行估测的问题。针对两者的耦合导致估计精度下降的问题,提出了一种阵列幅相误差校正方法。该方法通过对分时工作信号的分析,分离信源方向与幅相误差的耦合,通过一次迭代即可得到信源方向、幅相误差的精确估计值,且适用于任意阵列。给出了该方法实现的具体步骤,通过仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于不确定理论的退化数据分析方法

作为可靠性领域传统的数学工具,概率论难以解决现代可靠性工程面临的难题。本文以不确定理论在退化数据分析中的应用为切入点,阐述了不确定理论的基本公理、运算法则与不确定统计方法,给出了基于确信可靠性理论的可靠性建模思路,提出了不确定失效阈值情形下的退化数据分析与可靠性建模方法。利用时变不确定正态分布建立产品的退化方程,根据专家知识建立失效阈值的不确定分布进而构建裕量方程,最终根据度量方程推导出产品可靠性模型。使用不确定统计中的极大似然估计法与假设检验法解决参数估计与模型验证问题。案例分析说明如果不考虑失效阈值的不确定性,会造成可靠性评估结果较大偏差。研究表明不确定理论适合处理退化数据分析中的不确定性难题,具有广阔的应用前景。     

航线网络区间型相对鲁棒优化设计

枢纽航线网络的设计参数如果发生变化,最优的航线网络可能也发生变化,此时航线网络缺乏鲁棒性.为增强枢纽航线网络的鲁棒性,引进区间型设计参数情形集,建立了区间型枢纽航线网络相对鲁棒优化模型,修正了最短路算法,并与模拟退火法相结合,设计了模型的混合求解算法.最后,采用航线网络设计的经典数据集进行了算例仿真,结果表明相对于确定性优化设计和离散型鲁棒优化设计的方法,该方法获得的枢纽航线网络具有更强的鲁棒性.