为了改进在LED室内定位情况下，传统的到达时间差（TDOA）定位技术的测量不准确，算法不稳定等特点，提出了一种改进的基于有界网格的位置估计算法。该算法首先采用双曲线定位法对信号源进行TDOA定位，在待测量的时刻对信号源可能存在的区域进行边界设置并且对该区域进行网格化处理，结合先验时刻对网格赋予权重，通过贝叶斯滤波得出待测量时刻信号发射源可能存在的概率，因此得到信号发射源的位置信息。在此基础上，结合到达频率差对信号源进行速度估计。仿真结果表明，通过和最小加权二乘法定位算法以及结合了卡尔曼滤波的Chan算法对比，该算法对位置和速度的测量准确度和稳定性都有明显的优势。

针对测速传感器故障情况下磁悬浮飞轮不平衡振动抑制所需的高精度的转速信息的提取, 提出了一种通过预先提取转子位移信号和转速信号构建BP神经网络模型, 从而通过位移信号实时估计转速的方法; 通过MATLAB/Simulink构建了磁悬浮飞轮系统模型, 以仿真得到的位移和转速数据训练出一个神经网络模块, 以此实时估计转速, 得到恒速和变速两种情形下的转速估计结果, 并与测速传感器获得的转速进行比较。仿真和实验结果证明, 该转速估计方法在恒速和变速时均估计效果良好, 实验估计误差不超过20 r/min。

提出了一种基于激光脉冲距离权重函数的湍流风场速度估计的方法, 可以解决多普勒信息探测晴空湍流风场中精细化的风速测量问题。算法以划分的距离门为单位对速度值进行空间平均, 将各距离单元速度与激光脉冲距离权重函数进行卷积运算得到风速的局部估计值。并考虑高斯激光脉冲在湍流风场中的有效空间展宽传输特性, 根据直接选取距离门中心位置的速度估计方法和快速的线性平均近似方法的处理过程, 引入激光脉冲的传输特性来表达湍流径向风速的统计平均值, 以实现湍流风速的测量以及激光雷达在探测湍流上的应用。实验结果表明, 在有明显湍流条件的风场环境中, 脉冲距离权重方法比线性平均方法在保留真实风场属性的前提下具有相对更小的速度标准差, 显示出较好的风速修正效果, 提高了激光雷达对湍流风场的测速性能。

基于目标形状反射以及太阳、地球和空间目标三者的运动关系建立了空间目标的光度量测模型, 分析了姿态角、角速度和目标形状对光度观测数据的影响。建立了目标姿态角与角速度的运动学模型, 实现了对姿态和角速度的联合估计, 并探讨了算法的自适应估计能力。仿真结果表明, 该光度观测方案可实现未知姿态角与自旋角速度的估计, 姿态角和角速度缓慢变化时算法具备自适应估计能力, 但随着目标侧面数的增加, 姿态和角速度估计误差增大且算法收敛速度变慢。

遥感图像的车辆目标提取与运动参数估计在交通管理、战场态势分析等领域具有广阔的应用前景，但目前相关算法均需要人工参与或借助GIS信息，针对上述问题提出了一种基于计算机视觉的全自动车辆检测与运动参数估计算法。分析了Quickbird全色与多光谱传感器的焦平面结构特征以及该结构造成的“鬼影”现象; 针对全色与多光谱遥感影像的分辨率高、光谱信息丰富的特点，利用植被指数归一化、图像分割、形态学灰度重建等图像处理过程，实现了全色图像中运动车辆的自动检测，在此基础上检测低分辨率的多光谱图像中的目标。利用全色与多光谱图像的成像时间差估计运动参数。在Quickbird遥感影像的验证实验中充分证明了算法的可行性与正确性。

针对航天图像舰船目标快速检测和船速估算的问题，本文首先对海陆背景图像特征进行了分析，以像素点梯度提取和边缘检测技术为基础，提出了一种基于梯度图三次滤波的目标提取算法，实现了海面区域和舰船目标的分割与提取。然后利用傅里叶拟合模型，提出了开尔文尾迹横波周期估算的方法，进而实现了舰船尾迹的快速提取和舰船速度估计。最后，定量分析了该计算方法的误差范围，讨论了误差来源。