摘要：有效的台风主体分割能够提高台风预报的准确性.提出一种基于矢量图像的改进水平集方法进行台风分割,将C-V模型推广到矢量空间,加入了无需重新初始化的能量项;提出了一种迭代收敛条件并设计了针对云图特点的模型参数及分割方法,该方法利用了多通道的云图信息,避免了无谓的迭代计算,能够加快分割曲线的演化速度并提高分割的准确性.实验结果验证了所提出方法的有效性和可行性,其平均目标错误率与平均非目标错误率分别为1.21%与2.25%,可得到较理想的台风分割效果.

摘要：针对一些非线性系统状态变量中存在四元数约束的情况,提出了一种四元数约束下的容积卡尔曼滤波(quaternion constrained cubature kalman filter,QCCKF)算法.基于最小约束代价函数,采用三阶球面-相径容积规则近似计算系统状态的后验均值和协方差,给出了QCCKF滤波递推公式.设计的QCCKF算法可以有效地对状态进行估计,扩展了CKF的应用范围.最后对飞行器姿态估计系统进行仿真,仿真结果表明,该算法估计精度优于常规CKF和无迹四元数估计法(unscented quaternion estimator,USQUE),并满足四元数约束条件,较好地解决了非线性系统存在四元数约束的问题,验证了算法的有效性.

摘要：针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)要求系统噪声和量测噪声必须互不相关的局限性,提出了一种带相关噪声的非线性离散系统CKF设计方法。基于贝叶斯估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时CKF滤波递推公式,并采用三阶球面-相径容积规则来近似计算系统状态的后验均值和协方差。当系统噪声和量测噪声相关时,常规CKF不适用,本文设计的噪声相关下的CKF可以有效地对状态进行估计,拓展了CKF的应用范围。数值仿真验证了算法的有效性。

摘要：针对系统模型同时具有未知输入扰动和模型不确定性,提出了一种鲁棒故障检测观测器的设计方法。在不考虑系统模型误差的情况下,为降低设计的保守性,利用描述残差对故障灵敏度的H-指数和表示残差对未知输入鲁棒性的H∞范数以及一种新的迭代线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)算法解决H∞/H-的优化问题,设计了参考残差模型和自适应门限,并将观测器设计转化为LMI表述的标准H∞模型匹配问题,减小故障检测过程中误报、漏报率。仿真结果表明,设计的故障检测观测器对故障的灵敏度高,对不确定因素的鲁棒性强。

摘要：为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高.

摘要：针对系统模型的不确定性、未知输入扰动,为提高对干扰鲁棒性、待检故障敏感性及降低设计的保守性,提出了一种H-/H∞故障检测观测器设计方法,通过无损S-procedure将非凸约束问题转化为线性矩阵不等式(LMI)约束,采用Schur补引理将H-/H∞故障检测观测器设计转化为凸优化问题的LMI表述;设计了自适应门限以减小故障检测过程中的误报、漏报率。故障检测观测器的设计是借助凸优化问题的数值计算,使设计过程便于实现。提出的算法使未知扰动的鲁棒性及待检故障的敏感性之间具有最优平衡。仿真验证表明,所提算法使残差具有快速的收敛性、较短的故障检测时间。

摘要：针对系统模型不确定性、未知输入扰动,为对干扰解耦以及不依赖系统未知输入扰动分布阵先验信息,提出了系统干扰分布阵未知的GPS/SINS(global positioning system/strapdown interial navigation system)故障诊断算法。设计了MEP-UIO(model error prediction-unknow input observer)故障诊断观测器,改进了传统未知输入故障诊断观测器(UIO)假设系统未知扰动分布阵已知的不足;利用凸二次规划最优化原理,构造了关于未知扰动分布阵的目标函数,提出了满足目标函数最小的未知输入扰动分布阵的最优估计算法以及状态估计误差方差最小的故障诊断系统增益阵设计方法。仿真结果表明,提出的MEP-UIO故障诊断观测器设计算法相比传统Kalman滤波精度更高,验证了该故障诊断算法的有效性。

摘要：为了有效地提取动脉超声造影图像中的血管边界,提高动脉内膜附近血流流场超声测量的准确性,提出一种结合时域信息的区域增长算法进行动脉超声造影图像的血管边界分割.该算法根据超声造影微泡在血液内的流动特性,利用连续两帧图像之间的灰度差异构造窗帧差,令其作为生长条件,结合邻域灰度进行区域生长;采用数学形态学的闭合运算与一种自定义的边界平滑方法对区域生长结果进行处理,填补了区域生长中产生的空洞并平滑了不规则边界.最后通过大鼠颈动脉的超声造影图像实验,验证了文中算法的有效性和可行性,该算法能够准确地提取出模糊的动脉边界,时间复杂度低.

摘要：阐述了容错技术与系统可靠性的关系,从提高武器平台系统可靠性的角度出发,对当前各种局域网进行了分析和比较,选择了1553B局域网,并对其进行了容错设计。试验结果表明,该设计有效地提高了系统的可靠性。

摘要：针对小视场(NFOV)星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法、鲁棒有界时域滤波(RFHF)算法及鲁棒卡尔曼滤波(RKF)算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。