简介：在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波（STUKFMMAE）算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~（-4）,且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。

简介：政策措施贯彻落实情况跟踪审计（以下简称政策执行审计）是审计机关是对国务院制定的＂稳增长＂等一系列政策措施执行情况进行适时评价、及时反馈的动态监督过程,其本质上是绩效审计。与传统的审计项目相比,政策执行审计不但要把握审计的＂高度＂、＂深度＂,还要把握审计＂时效＂,做到边审边改,力求在最短的时间内打破政策执行的＂中梗阻＂,

简介：针对传统天文导航方法和GNSS导航方法应用于中高轨道航天器尤其是大椭圆轨道机动航天器自主导航的缺陷，提出一种基于低轨道天基平台实时跟踪观测的轨道机动航天器在轨绝对导航方法。其具体实施过程为布置于低轨道的天基平台利用其自带观测敏感器对轨道机动航天器进行全程实时跟踪测量，并将测量所得的星光角距信息和测距信息发送至轨道机动航天器，航天器根据接收得的量测信息结合自身状态预估信息通过最优滤波估计算法实现导航解算。仿真结果表明该方案具备较强的可行性，且该导航系统具有较高的导航估计精度，能够弥补传统天文导航和GNSS导航方法的不足之处，当天基平台自主定轨精度为80m时轨道机动航天器导航位置估计误差在120m以内。

简介：本文讨论了一类满足Lipschitz条件的非线性时滞系统的镇定与跟踪控制问题．基于非线性状态反馈控制器，利用Lyapunov—Krasovskii泛函和矩阵理论，得到了系统时滞相关全局渐近镇定的新判据，并且保证了输出和状态跟踪控制的误差全局渐近收敛于零．本文推广了文献所得到的结论．因此，本文所研究的模型及所给出的判定条件更具有一般性和实用性．

简介：捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。

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：2013年12月，美国国家仪器有限公司（NationalInstru—ments，简称NI）发布了NICVS-1457RT视觉系统产品。该产品坚固紧凑，