简介：为了降低全球卫星导航系统（GNSS）接收机做比特同步的平均估计时间,提出一种自适应比特同步的新颖算法。分析了传统的最大似然比特同步算法,找到了信号强度、比特能量最大值和非相干累加次数三者之间的关系。在此基础上,利用比特能量最大值来设置门限约束非相干累加次数,使得比特同步算法可以针对不同信号强度来自适应地调整非相干累加次数。仿真分析表明,当预设的门限值为1.5？108时,与传统的固定非相干累加比特同步算法相比,所提出的自适应算法的正确同步概率性能只略微下降了5%,但平均估计时间缩短了85%,使得接收机的首次定位时间大幅度减少。

简介：针对采用旋转四元数误差进行的组合导航误差建模中状态方程的非线性化问题,提出一种新的惯性/天文组合姿态组合算法,以姿态加性四元数误差和陀螺漂移为状态变量,推导系统线性化状态方程,并以天文导航和惯导姿态四元数之差为量测量,建立系统量测方程,然后利用卡尔曼滤波实现对该组合模式的信息融合,仿真分析表明,所设计的基于姿态四元数误差和陀螺漂移的组合模式能够有效估计系统状态误差,姿态误差0.02°左右,验证了其有效性,可避免较为复杂的非线性滤波器的使用,为工程实践提供了理论支持。

简介：双通道旋转变压器在定点汇编层实现轴角解调时，传统方法运算量大、占用存储空间多。文中根据粗（精）测角所对应的正余弦值大小及其符号，依据反正切函数的性质将求角的定义域从[-∞，＋∞]转化到[0，1]，设计了在[0，1]区间上基于切比雪夫多项式快速逼近arctan（x）的低阶分段多项式，用来解决其解调问题；提出了一种通过粗测角，在其附近寻找最佳粗精组合角值的轴角组合及纠错方法；最后在桌型号导引头系统的内场试验中进行了测试。试验结果表明，应用本文方法比调用反正切函数法的计算时间减少了50％，比应用查表法的计算精度提高了100倍；该方法具有较好的解码速度和精度，能够用于某些既需要综合考虑功能、体积、重量等要求，又需要快速在定点汇编层实现反正切求角解调的导航系统。

简介：主要研究了一种隐式重新启动的Lanczos算法在模型降阶中的应用。分析了由这个算法得到的降价后的模型的一些性质，对于一个n阶稳定的线性时不变系统，模型降阶的思想是寻找一个m阶转换函数来近似原系统的n阶转换函数H（s），其中，n〉〉m，传统的krylov子空间方法仅仅产生一个不稳定的实现，并且在低频处的误差较大，本文所考虑的隐式重新启动的Lanczos方法，能较好的解决上述两个问题。

简介：本文对具有箱形约束的二次规划问题，给出一种新的简易算法，并讨论了算法的有限步收敛性。

简介：本文讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航系统的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半实时算法。该算法既继承了理论仿真方便、直接的优点；又充分利用了实测数据。系统调试成功后，可以直接将全套软件转换到导航计算机中。文中给出了半实时算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的实现和ＧＰＳ仿真器、航迹仿真器、惯性器件等的设置。最后给出了有关结论。

简介：针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明：利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。

简介：传统惯性/卫星紧组合导航系统采用载波相位平滑伪距可以有效提高伪距观测量精度，但平滑伪距后观测量噪声不符合白噪声特性而导致卡尔曼滤波器容易发散；同时由于周跳的存在会更加严重影响滤波器的稳定性。针对上述问题，分析了平滑伪距噪声特性并建立了噪声模型，在此基础上设计了鲁棒自适应滤波算法对观测噪声进行实时估计和补偿，结合抗差估计理论进行滤波以减小观测量噪声水平和模型不确定对滤波器带来的影响。理论分析和仿真结果表明，在复杂环境下，基于载波相位平滑伪距的鲁棒自适应紧组合导航系统定位精度提高了一倍以上。

简介：针对在4级海况下船体大幅度晃动,甚至丢失GPS信号的复杂环境,常规算法会导致姿态测量精度急剧下降的情形,为‘动中通’中的航姿系统设计了一套姿态融合算法。在GPS有效时,卡尔曼滤波的观测量引入双天线GPS输出的航向角,解决航向角观测性弱和估计不准的问题,同时引入互补滤波得到的陀螺修正量,提高了水平姿态角的可观性,融合两种算法提高了解算精度。在GPS无效时,通过互补滤波,抑制陀螺漂移,输出高精度水平姿态角,配合天线所接收信号的强度使‘动中通’正常工作。为验证算法的有效性,进行了动态实验,实验结果表明：该算法在GPS有效的情况下能保证俯仰滚动角（RMSE标准）精度在0.2°以内,航向角精度在0.5°以内,在GPS无效情况下也可使俯仰和滚动角精度长时间维持在0.3°以内,具有一定的工程应用价值。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：首先证明了广义单调集值混合变分不等式等价于一个新的不动点问题,在此基础上提出了解广义集值混合变分不等式及其相关优化问题的迭代算法,并给出了这类新算法的收敛性分析,我们的结果推广和综合了该领域的一些最新结论.

简介：在Banach空间中利用双线性连续泛函F代替内积引进了新的一类完全广义混合隐似平衡问题，引进了F强单调的概念，提出了该平衡问题的广义辅助问题，证明了广义辅助问题的收敛定理，给出了新的算法和由此算法产生的迭代序列的收敛特征．

简介：在基于DSP的低成本MINS/GPS组合导航系统中,针对DSP的实型变量位数不足的缺点,在卡尔曼滤波器的设计中同时运用了状态与偏差解耦算法和平方根算法,并推导出状态与偏差解耦-平方根算法的具体公式,既能减少计算量,又能增强滤波的数值稳定性.

简介：分装式流水作业（简记为TMF）加工模型是从生产实践中提炼出的新型的排序模型。由于文献[1][2]中已经证明该问题在一般情况下是NP-完全问题，没有多项式时间算法。在这篇论文中进一步讨论了该加工模型的性质，并提出了它的启发式算法以及启发式算法在最坏情况下的性能比的上界。

简介：针对GPS/SINS组合导航系统的滤波算法误差较大,对常用的卡尔曼滤波算法进行了总结和分析,在此基础上,提出一种将H∞后置滤波和H∞前置滤波相结合的方法,形成H∞双滤波算法.以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果表明此方法既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度.

简介：对—娄变形的变分不等式．求∈R^n，使得F(u)∈Ω,(V-F(u))^Tu≥0Vv∈Ω提出了一类投影收缩算法．并得到了该算法的收敛性及相关性质．

简介：针对1点RANSAC（RandomSampleConsensus）单目视觉EKF（ExtendedKalmanFilter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158？,俯仰角平均误差减小0.1782？;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5？以内。

简介：主要考虑移动目标的小样本定位概率方法。给定侦查机的经纬度和飞行高度随时间的变化序列、到达角信息(到达方向角/到达俯仰角)的条件下,利用雷达通信过程空间球面地面几何关系和等概率曲线理论,研究无源定位侦查目标的经纬度和高度随时间变化的关系,同时给出了算法定位误差的计算方法。由于传统平坦地面无源定位算法没有考虑地球表面的曲率,本文给出的无源定位算法充分考虑了地面曲率对定位精度的影响。理论证明,传统的无源定位算法是本文算法的一阶近似。仿真实验验证了所提算法的正确性和有效性,同时表明本文算法比传统定位算法精度高。

简介：针对条纹相机图像特点，通过对多尺度小波边缘检测算法的核函数进行特定方向的拉伸，抑制电磁干扰等因素造成的伪边缘，构造了一种对条纹相机图像空间轴方向灵敏的边缘检测算子，并利用数据融合方法，使该算法同时具有较大和较小2种不同尺度下小波边缘检测的优点。数值实验证明，该算法在用于条纹相机图像边缘检测时，边缘定位较为准确，产生的伪边缘少，不易受噪声干扰。

简介：基于Chen-Harker-Kanzow-Smale光滑函数,对单调非线性互补问题NCP(f)给出了一种不可行非内点连续算法,该算法在每次迭代时只需求解一个线性等式系统,执行一次线搜索;算法在NCP(f)的解处不需要严格互补的条件下,具有全局线性收敛性和局部二次收敛性.