公共文化服务平台

共 4 条记录，以下是 1-5

全选清除导出

排序方式：

基于北斗导航卫星信号的低轨卫星自主定轨（英文）被引量：1: 2014年; 利用北斗卫星导航信号对低轨卫星自主定轨进行了研究。首先对卫星轨道动力学方程进行了推导,建立一个考虑地球J2摄动下的卫星动力学模型,并利用4阶龙格-库塔数值积分法进行轨道传播。选用北斗卫星导航信号的伪距和伪距率作为定轨的测量方程。然后,对北斗卫星可见星的个数进行了分析。最后,采用SRUKF算法对低轨CHAMP卫星轨道状态进行估计,并通过STK8.1生成仿真数据对SRUKF、UKF和EKF算法的跟踪性能进行对比分析。仿真结果表明,在跟踪过程中最少能接收到18颗北斗卫星信号,能够满足定轨要求。在相同条件下,SRUKF算法的跟踪精度优于UKF、EKF算法,SRUKF算法能减少89%的位置误差和90%的速度误差。; 李星秀吴盘龙姚翔陈尚敏; 关键词：低轨北斗导航卫星自主定轨摄动非线性滤波

基于改进交互多模型概率数据关联的机动目标跟踪（英文）被引量：7: 2015年; 为了提高杂波条件下的空中机动目标跟踪精度,提出了一个改进的交互多模型概率数据关联算法。该算法将交互多模型、去偏转换测量和概率数据关联算法相结合,利用交互多模型算法模型集合间不同模型的相互切换来估计跟踪目标的状态;利用去偏转换测量算法对转换测量误差进行去偏补偿,从而减小观测数据坐标变换引起的误差;利用概率数据关联算法处理数据关联和测量的不确定性。通过将本文的算法和基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法进行对比分析和验证,实验结果表明本文提出的算法可以提高机动目标的跟踪精度,且跟踪精度相对基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法减少26.38%的位置误差。; 吴盘龙刘佳乐李星秀; 关键词：目标跟踪概率数据关联杂波交互多模型

优化加权TV的复合正则化压缩感知图像重建被引量：12: 2014年; 目的压缩感知理论突破了传统的Shanon-Nyquist采样定理的限制,能够以较少的采样值来进行原信号的恢复。针对压缩感知图像重建问题,提出一种基于优化加权全变差(TV)的复合正则化压缩感知图像重建模型。方法提出的重建模型是以TV正则化模型为基础。首先,为克服传统TV正则化会导致重建图像的边缘和纹理细节部分模糊或丢失的缺点,引入图像的梯度信息估计权重,构建加权TV的重建模型。其次,利用全变差去噪(ROF)模型对权重进行优化估计,从而减少计算权重时受噪声的影响。再次,将非局部结构相似性先验和局部自回归性先验引入提出的加权TV模型,得到优化加权TV的复合正则化重建模型。最后,结合投影法和算子分裂法对优化模型求解。结果针对自然图像的不同特性,使用复合正则化先验进行建模,实验结果表明上述重建问题通过本文方法得到了很好的解决,加权TV正则化先验使得图像的平坦区域和强边重建较好,而非局部结构相似性先验和局部自回归性先验能够保证图像的精细结构部分的重建效果。结论与其他基于TV正则化的重建模型相比,本文模型的重建性能无论是在视觉效果还是在客观评价指标上都有明显的提高。; 费选韦志辉肖亮李星秀; 关键词：压缩感知

非局部正则化的压缩感知图像重建算法被引量：7: 2013年; 压缩感知(compressed sensing,CS)图像重建算法是CS图像获取问题的一个研究重点。针对传统基于稀疏性先验的重建算法不能有效重建图像的各种结构特征,为了在测量值数量不变的情况下进一步提高图像的重建质量,在稀疏性先验的基础上,引入局部自回归模型和非局部自相似性作为图像额外的先验信息,建立了非局部正则化的CS图像重建模型,并给出了相应的数值求解算法。此外,对于重建模型中图像的自回归参数,给出一种基于非局部相似点的估计方法。实验结果表明,较之传统的稀疏性正则化重建算法和同类的MARX(model-based adaptive recovery of compressive sensing)算法,所提算法能获得更高的图像重建质量。; 李星秀韦志辉肖亮费选; 关键词：压缩感知图像重建自回归模型

X射线脉冲星/GNSS容错组合导航的定轨方法研究: X射线脉冲星导航是一种比较新的航天器导航方法,抗干扰能力和可靠性比较高,但由于脉冲信号比较微弱,需要不断累积观测一定时间才具有较高的定位精度,导致滤波周期较长。GNSS能够提供连续的、实时的导航信息,导航精度较高,但是由...; 陈尚敏吴盘龙李星秀姚翔; 关键词：脉冲星 GNSS 故障检测

全选清除导出

共1页<1>

国家教育部博士点基金(20123219120043)