灰色关联投影法的威胁排序算法

威胁评估与排序是作战系统和C4I系统必须具备的重要功能.结合多指标决策理论和灰色系统理论,提出了基于多指标决策灰色关联投影法的威胁排序算法.首先通过建立灰色关联判断矩阵将威胁排序转化为多指标决策问题;其次为缩小极端值的影响提出了基于信息熵的威胁指标权重算法;最后从矢量投影角度应用灰色关联投影值进行威胁排序;并分别研究了分辨系数和指标权重对威胁排序的影响.通过现代防空作战实例验证了算法的有效性和工程实用性.     

捷联惯组测试性能分析评估技术研究

捷联惯组测试性能分析评估以捷联惯组加速度计位置标定静态误差模型为基础,建立了捷联惯组安装误差模型,分析位置标定原始数据,从而分离惯组与转台之间的安装误差,以评估捷联惯组的测试性能,确保捷联惯组的测试精度及测试结果的可信度.该技术作为"惯组性能分析评估系统"的重要组成部分得到了验证和应用.     

基于改进的灰色综合关联度方法的效能评估分析

针对传统灰色综合关联度在指标权重确定和灰色判断矩阵建立上的主观性较强的缺点,提出了改进的灰色综合关联度方法,即运用组合赋权思想,将客观信息与主观信息结合,得到指标的组合权重,既考虑了专家决策的偏好,又减少了指标的主观性。在建立灰色关联评价矩阵的时候,采用评判区间来代替传统的单一评判值,增加了最后评估的可靠性。最后通过实例对该方法进行了验证和分析。结果表明,采用改进的灰色综合关联度分析法对系统进行评估是可行的,而且与传统的灰色综合关联度法相比,该方法所得到的评估结果更加有效。     

基于时序主成分分析的捷联惯组稳定性评估

针对捷联惯组稳定性评估研究中,缺少客观的评估模型,不能深入的刻画出捷联惯组在使用过程中稳定性变化规律和不能很好确定稳定性较差的误差系数。提出利用时序主成分分析法,建立一个综合评价模型,结合惯组的履历信息和历次测试数据,对惯组稳定性进行评估。实例分析表明,综合模型能够较好描述惯组稳定性变化,特别是反映惯组稳定性有异常变化的情况;并从主成分综合影响度的角度,确定惯组稳定性较差的误差系数。     

基于灰色理论的雷达组网数据融合方法

在分析了灰色关联分析及其改进算法的基础上,针对雷达组网中多传感器数据融合问题,提出了一种新的基于绝对关联度的数据融合方法.该方法将灰色理论和多元概率信息合并理论相结合,计算各雷达之间的总关联度,并用一次平均融合后的数据替换掉总关联程度最差的雷达数据,组成最优融合组,然后进行数据融合.仿真结果表明,该方法在减小计算量的同时,减小了径向误差.     

一种改进的捷联惯导系统优化算法

在应用旋转矢量的捷联惯导系统姿态解算中,针对圆锥误差提出了一种利用前M个周期输出的N子样通用补偿算法,通过对偶得到相应的划船误差补偿算法,算法的系数可由矩阵的简单计算获得,无需繁琐推导.通过理论分析和仿真验证,这种算法在不提高采样率前提下完成误差补偿,对提高惯性系统精度颇有帮助.     

冗余捷联惯组信息容错管理算法

对于单机多表斜置冗余捷联惯组的故障诊断、隔离和重构,提出无迹卡尔曼滤波结合三交叉容错融合方法。考虑各误差项,对不同的冗余配置建立统一数学模型。通过三交叉重构模型的设计可快速隔离一度故障并输出正确结果,对被隔离的故障表各误差系数采用无迹卡尔曼滤波方法标定,可辨识因误差系数改变而引起的软故障。以单机五陀螺的两种误差系数软故障为例仿真验证了冗余捷联惯组信息容错管理算法的正确性。     

舰载捷联惯导动基座 F-QUEST 初始对准方法

针对目前基于惯性系的捷联惯导动基座对准方法信息利用率不高及矢量观测选取不确定性导致对准精度下降的问题,提出了一种新的舰载捷联惯导动基座滤波四元数估计（filter quaternion estimation,F-QUEST）对准方法。构建了捷联惯导动基座初始对准模型,并利用姿态矩阵链式法则将惯导初始对准转化为姿态确定问题,进而采用 F-QUEST 算法求取姿态矩阵以实现捷联惯导动基座对准。车载试验结果表明：相比传统方法,新方法具有更高的对准精度和更快的收敛速度,水平姿态角误差只需3 s 即可收敛到0．01°。     

一种捷联惯导系统姿态测量新算法的应用研究

为改进捷联惯导系统姿态矩阵的解算、实时计算等问题,本文引入四元数三阶泰勒展开递推式作为捷联惯导系统的姿态更新算法,着重解决了使用三阶泰勒展开递推式进行姿态计算的方法,并对某陆地捷联惯导系统的量测数据,用C语言进行了相应的仿真.本文的工作为改进捷联惯导系统算法提供了参考依据.     

小波分析在SINS解析粗对准中的应用

给出了捷联惯导系统(SINS)解析粗对准时的捷联矩阵算法和相应的误差角公式,论述了基于正交小波的信号分解理论.对惯性器件的输出信号进行了功率谱分析并进行了小波变换分析处理,有效地滤波了干扰信号和随机噪声,减小了漂移误差角,大幅度地提高了粗对准的精度.