用于纯方位目标运动分析的泰勒级数法

以泰勒级数法的理论模型为基础,研究它在纯方位TMA中的应用问题。将泰勒级数法与高斯-牛顿法相结合,得到一种混合泰勒级数法。这种混合方法简单易懂,计算并不复杂。经蒙特卡罗仿真研究,其性能可与高斯-牛顿法相比较,对于有些态势甚至在收敛时间以及解算效果上要优于高斯-牛顿法。算法性能反映在一些典型的TMA态势上。     

一种舰载机下滑道一致性指示数据产生方法

针对现有航母起降引导系统下滑道真值测量手段过于复杂的现状，提出一种简单的航母起降引导系统下滑道一致性指示数据产生方法，该方法基于着舰引导雷达测距精度、中线电视测角精度较高的特点，利用着舰引导雷达测距信息和中线电视测角信息进行目标位置解算。采取泰勒级数展开法对非线性方程组线性化，并以着舰引导雷达定位结果作为迭代始值，进行迭代运算求取目标位置。通过仿真实验验证该方法迭代次数较少且收敛，相比着舰引导雷达定位方法，具有更高的定位精度。     

基于非线性模型预测的翼伞系统控制研究

翼伞系统在飞行过程中,受外界不确定因素的影响呈现出非线性特性和耦合性．应用非线性模型预测控制理论对翼伞系统飞行控制进行了研究,提出基于非线性模型预测控制的翼伞系统控制律设计方法,并推导出控制律解析式．仿真研究表明,合理地选择泰勒展开级数和预测周期,通过泰勒级数展开并截尾后的翼伞非线性控制系统可以表现出良好的控制性能．     

基于RSSI测距的凸半定规划节点定位算法

定位是无线传感网络领域的研究热点。为此,提出基于接收信号强度（received signal strength indicator,RSSI）测距的凸半定规划节点定位（RSSI ranging-based convex semidefinite programming node localization,RCSP）算法。建立基于RSSI的信号传播模型,并将定位问题转化为最大似然估计（maximum likelihood,ML）的优化问题,通过泰勒级数近似理论对ML优化问题进行近似处理。将ML优化问题转化为半定规划（semidefinite programming,SDP）凸优化问题,利用内点法求解获取节点的位置。仿真结果表明,相比于同类的定位算法,RCSP算法提高了定位精度。     

关于=2~(1/2)的一种推导

应用一级近似下的泰勒级数及统计平均的概念 ,简明地推出公式 u =2 v 。     

关于的一种推导

应用一级近似下的泰勒级数及统计平均的概念,简明地推出公式-u=√-v.     

关于u↑-=√2v↑-的一种推导

应用一级近似下的泰勒级数及统计平均的概念,简明地推出公式u↑-=√2v↑-。     

融合初值校准与二阶逼近的单星测频定位算法

为减小单星测频定位的误差,提出一种融合初值校准与二阶逼近的单星测频定位算法。该算法在卫星接收信号多普勒频移为零的时间点,通过测距获得卫星到定位目标的距离信息,利用距离信息修正轨道平面与定位目标的几何关系,为初值的选取提供校准手段;将校准的初值代入含二阶级数的定位方程泰勒展开式,通过较少次数的迭代得到定位目标的真实位置,从而降低定位的算法复杂度,提高定位精度。仿真结果表明,所提出的算法与多普勒单星定位算法相比,迭代次数和定位误差大幅度减小,其实现简单、计算量少、误差小,在单星定位研究领域具有较高的理论价值和实用价值。     

双基地雷达测向交叉定位算法的误差模型

利用双基地平面关系将空间三维问题降为平面二维处理;在分析影响定位精度因素前提下,采用合理的假定对定位方程泰勒展开,建立测向交叉定位算法的误差分析模型,并证明了测向交叉定位算法的空间位置最小均方差估计是无偏估计,通过仿真算例,可以看出建立的误差模型符合实际情况.     

雷达探测距离估计的非概率区间方法

雷达探测距离随着发射功率、频率等不确定参数变化而变化。以区间数学为基础，借助一阶泰勒级数，提出了近似估计雷达探测距离的非概率区间方法。区间方法将不确定参数描述为区间变量，克服了传统处理不确定性问题的概率方法需要知道不确定参数详细统计信息的局限，而且计算量较少。通过算例与概率分析方法相比较，表明了非概率集合理论模型的可行性和优越性。