强激光束在柱面镜空间滤波器中的传输特性

为了解决空间滤波器滤波针孔堵孔问题,提出了一种新型柱面镜空间滤波器,新型柱面镜空间滤波器由柱面镜和狭缝构成。利用线性传输理论,对高功率激光束在新型柱面镜空间滤波器中的传输特性进行了数值模拟。结果表明:新型柱面镜空间滤波器的焦斑面积比传统滤波器大,而焦斑功率密度较小;新型柱面镜空间滤波器的滤波效果与传统滤波器相同,近场均匀性也相同。因此新型柱面镜空间滤波器能够抑制空间滤波器堵孔效应,可以缩短空间滤波器系统透镜焦距,从而提高功率装置的整体性价比。由此,采用新型柱面镜空间滤波器替换传统球面镜空间滤波器具有可行性。

用于提高全球定位系统定位估计速度的滤波算法

为了提高全球定位系统(GPS)高精度定位的解算速度,从原理上比较了平淡卡尔曼滤波(UKF)及其改进算法和超球面平淡卡尔曼滤波(SUKF)及其改进型等非线性滤波估计算法,提出了将SUKF的改进型算法应用于单机GPS的定位估计.实验表明:该算法能够在保证高精度定位估计的前提下提高运算速度,有效解决GPS软件接收机中高精度定位输出的实时性问题.

多终端五阶强跟踪容积卡尔曼滤波实时定轨

为了提高多手持终端对卫星脉冲机动轨道的实时确定精度,并降低定轨精度对滤波初值的敏感性,提出一种五阶强跟踪球面单形-径向容积卡尔曼滤波(5-STSSRCKF)方法。采用n维正则单形变换群和矩匹配法推导五阶球面单形-径向容积准则,并将该准则嵌入强跟踪滤波(STF)框架。利用STF的等价表示计算次优渐消因子,实现了在滤波稳定时在线实时调整增益矩阵,克服了残差增大时增益矩阵仍保持极小值的缺点,提高了对系统突变状态的跟踪能力。进行了仿真实验,结果表明,当滤波初值误差增大时,已有方法的定轨精度降低为1 798.199m,而提出的5-STSSRCKF的定轨精度可以维持在8.688m;当卫星进行脉冲机动时,已有方法不具备对机动轨道状态的跟踪能力,而5-STSSRCKF的定轨精度仍然维持在8.976m。实验显示,5-STSSRCKF对滤波初值不敏感,并且对卫星脉冲机动轨道的实时确定精度更高。

虚拟场景全景立体画面生成与视口渲染算法

为克服地图投影的不均匀采样问题和非球面投影的冗余存储问题,利用球面斐波那契点阵对虚拟场景的可视球形区域采样,生成低冗余、高质量的球面斐波那契点阵全景图;以全景相机拍摄模型为基础,提出球面全景立体画面的左右眼相机光线方向生成算法;借助斐波那契网格局部坐标为球面全景图的光源可见性图自适应滤波,绘制带有近似软影的球面全景图;利用最邻近插值方法,完成全景图的视口渲染。实验结果表明:该算法的视口渲染帧率能达到90帧/s,能够保证流畅、高质量的VR体验。

标准球定位获取复杂目标散射点位置信息技术

一般RCS测量只能获得被测物体固定某一单方位方向上的散射分布图,无法准确判断出目标强散射点的空间三维位置分布。首先,采用转台模式的近场二维微波成像,获取得到三维目标的二维投影成像分布;然后,再采用2个参考球做定位。在所成的图像中,依据定位球成像的位置准确判断出被测体目标强散射点所在的水平位置,从而通过投影关系计算出强散射点在被测体上的具体三维位置。通过实验验证,表明该技术可以高精度获得三维结构散射体的强散射点的三维位置信息。

基于修正罗德里格参数的小卫星SSUKF姿态确定

用无陀螺的三轴稳定偏置动量小卫星三轴磁强计和太阳敏感器获得观测矢量,提出了一种基于超球面分布采样Unscented变换滤波(SSUKF)和修正罗德里格参数(MRPs)的姿态估计方法,给出了算法模型。SSUKF在保证滤波性能的基础上减少了采样点个数,减轻了星载计算机的负载;用MRPs描述小卫星姿态大幅减少了计算量。某小卫星的仿真结果表明:算法兼顾了精度、收敛速度和鲁棒性,且提高了计算效率,适于小卫星。

基于简化SSKF的SINS/GNSS紧耦合算法

针对捷联惯导(strapdown inertial navigation system,SINS)/全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)紧耦合滤波算法中状态方程线性、观测方程非线性的特点,对超球面单型卡尔曼滤波器(spherical simplex Kalman filter,SSKF)进行了简化:采用普通卡尔曼滤波的状态矢量预测和SSKF的观测值预测及滤波更新完成滤波计算,省去了SSKF状态矢量预测时sigma点生成和对每个sigma点进行状态矢量预测和加权求和的过程,在不损失滤波精度的基础上缩短了滤波计算耗时。经过数学仿真验证,在SINS/GNSS紧耦合中,简化SSKF与SSKF几乎可到达一致的滤波估计精度,而且简化SSKF的计算耗时更短,效率更高。

基于SSUPF的SINS传递对准研究

动基座传递对准具有非线性非高斯的特征,运用卡尔曼滤波(EKF)这样基于局部线性化和高斯假设的滤波方法很难取得理想的滤波精度。超球面单形无迹粒子滤波(SSUPF)是一种基于SSUT变换的无迹粒子滤波,SSUT变换利用超球面分布的sigma点采样方式,减少了sigma点数量,对于高维系统,计算量大幅度减少。在滤波算法中,通过SSUKF产生重要性概率密度函数,引入了最新的观测数据,因此更接近于系统状态的后验概率。仿真结果表明:SSUPF相比EKF和UKF提高了传递对准的精度,达到与标准UPF相当的程度,并可以获得高于UPF的计算效率。