广义滤波与建立矿体数学模型的自动化

在地质统计学中,采用变异函数来描述区域化变量的变化特征。但变异函数的实验曲线很不稳定,特别是在抽样观测数据比较少和抽样点比较分散时,很难得到比较理想的实验曲线。克里金法在建立数学模型的时候,往往要用手工法来拟合数学模型。在“杨赤中滤波与推估”法中,采用一种广义滤波法,即采用逐步增大游动区间半径取二项式系数加权游动平均的方法来建立随机特征函数的实验曲线。这种实验曲线是自然的光滑曲线,能够灵敏地反映变量的变化特征,并且采用一种特殊形式的与实验曲线有很好的吻合性的负幂指数函数来拟合它。用它来作数学模型,既能反映变量的宏观变化特征,又能反映局部变化特征,建立数学模型的全过程,可以通过一个计算程序来实现。不需要很多的已知点,也不要求点位很规则,只要把已知值输入计算机(点位不规则时,还要同时输入点的坐标),就可以很快打印输出数学模型的函数式。各向异性的数学模型也不需要用手工来套合。这样就完全实现了建立数学模型的自动化。上述自动建立数学模型的方法,不论用于金属或非金属矿,都取得了完满成功。建立矿体数学模型的完全自动化,是数学地质领域的一个重要创造。     

基于磁强计的卫星自主定轨算法

为了降低自主导航的成本,针对近地轨道地磁场的特点,提出基于扩展卡尔曼滤波器的地磁导航算法,该算法综合IGRF模型建立了观测方程,根据地磁场的IGRF模型是基于地心固连坐标系的位置函数的特点,采用地心固连坐标系的卫星轨道动力学方程作为状态方程,构造出卫星地磁导航系统的导航模型。仿真研究结果表明,该算法的卫星地磁导航模型结构简单,描述能力更强,导航算法具有较好的稳定性和收敛性。     

一类动态多尺度系统的最优滤波

研究一类动态多尺度系统的最优滤波, 这类系统由具有不同分辨率的多个传感器独立观测, 而系统具有已知的动态系统模型约束. 假设传感器的信号采集带宽成倍递减, 相应的采样频率也成倍递减. 用Haar小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系, 给出该类多尺度系统的离散模型, 并证明了其可以直接应用Kalman滤波的条件. 基于线性时不变系统, 研究了系统的可控可测性以及滤波的稳定性, 并给出了一个判定定理, 证明系统只要在最细尺度上可控可测, 则Kalman滤波是稳定的. 最后以匀速直线运动过程为例, 验证了所提建模与估计方法的有效性.     

自动进料系统中的动态称重

在物料运动的同时称量出其重量称为动态称重。动态称重因为涉及的参数多、运动状态下干扰大,所以比静态称重要复杂的多。本文给出了自动进料系统中动态称重的基本原理,分析了称重中的主要干扰来源和特性。最后利用小波分析理论对称重数据进行了处理,并给出了工程应用中的最终求解公式。     

联邦自适应滤波在SINS/北斗/星敏感器组合导航系统中的应用

本文以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础 ,构建了SINS/北斗 /星敏感器组合导航系统 .由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差 ,因此在采用常规卡尔曼滤波时 ,组合的效果往往很差 .针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的SalychevO联邦自适应滤波算法 ,仿真表明 ,与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比 ,本文的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统 ,能有效提高导航精度     

砂轮不平衡量相位的在线测量系统

针对回转体不平衡量的相位．提出了一种回转体不平衡量相位在线测量的新方法，并在磨床上对砂轮不平衡量的相位进行了在线测量。系统具有简单、测量精度高等优点，对回转体的平衡具有十分重要的意义。     

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．新算法利用误差信号的相关值调节算法步长，解决了收敛时间和稳态误差的矛盾，并且不受已经存在的不相关噪声的干扰．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

基于鲁棒滤波的组合导航系统动基座对准

基于采用旋转组件的SINS/GPS组合导航系统,讨论了系统中的旋转组件转速误差和GPS信号延迟带来的时间不同步问题,针对这些扰动造成的系统模型误差,提出将基于极小极大准则的H∞滤波用于组合导航系统的动基座对准。通过对载体在不同运动方式下的动基座对准仿真,对Kalman滤波和H∞滤波的性能进行比较,证明H∞滤波算法具有对准时间快,精度高,抗干扰能力强的特点。     

一种单脉冲雷达中的极化估值与滤波算法

针对相位和差测角单脉冲雷达系统,提出了一种极化估值与滤波算法。在单一干扰源条件下,建立了全极化空间信号模型,讨论了极化滤波器的设计问题,对极化滤波的效果进行了理论分析和仿真。研究结果表明,在目标和干扰极化域可分的条件下,采用极化滤波可以改善信干比,提高雷达的角度测量精度。     

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。