一种抑制卫星信号野值的改进Sage-Husa滤波方法

针对组合导航中经常出现的卫星信号野值和滤波精度不高的问题,提出了利用Sage-Husa和新息正交性来消除卫星信号野值及抑制滤波器的发散,从而提高导航的精度和稳定性。首先,用改进的新息Sage-Husa卡尔曼滤波器对组合导航系统的测量信号进行滤波处理,其次,引入抗野值判断函数对测量信号进行判断,剔除卫星信号测量过程中的野值。通过跑车试验将新息Sage-Husa滤波与经典的卡尔曼滤波和Sage-Husa滤波的效果进行对比,结果表明改进的滤波算法能够有效地去除卫星野值、提高导航精度。     

一种抗野值的UPF算法

为解决野值对滤波效果产生的不利影响,从改进粒子滤波器提议分布(proposal distribution)的容错能力入手,提出一种抗野值的UPF(unscented particle filter)算法.提出的抗野值容错算法将抗"飞点"的UKF(unscented Kalman filter)算法作为野值环境中的粒子取样策略,通过抗"飞点"UKF算法中引入的门限函数向量对新息的控制,进而实现UPF算法对野值容错的目的.仿真实验验证了所构造的容错滤波算法的有效性和实用性.     

基于机动识别的多级组合滤波器设计

针对机动目标滤波问题,利用基础的琢-茁滤波算法,建立了基于机动识别的多级组合琢-茁滤波算法.从工程可实现角度出发,重点阐述了组合滤波器的机动识别算法、野值剔除算法、机动识别与野值剔除启动算法,以及多级滤波器的切换规则.仿真结果验证了组合滤波算法的有效性.     

潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法

结合潜艇适航性变量监测问题,研究了卡尔曼滤波器的原理和异常行为检测,分析了异常数据对卡尔曼滤波器影响,并通过新息分析和过程信号引入不确定性,给出了一种对异常数据进行剔除并对滤波器进行修正的方法.对潜艇适航性中的横摇进行了数值仿真,给出了经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的对比仿真结果.仿真结果表明:采用改进算法处理,可以有...     

传递对准野值加权矩阵修正方法应用研究

卡尔曼滤波器广泛应用于传递对准中,在实际系统中,由于各种原因的影响,传递对准过程所采用的量测序列中会出现野值,量测序列中的野值会影响到滤波器的估计效果,使得滤波精度下降.为了解决该问题,采用一种加权矩阵的方法对量测信息中的野值进行了修正,仿真结果表明,该方法可以有效减弱野值对滤波效果的影响.     

液体火箭发动机基于模型的故障检测算法

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。     

基于频谱与小波分析的卡尔曼滤波器监控技术

新息是卡尔曼滤波中预测量与量测的差值,它是表征滤波器稳定性的重要信息.通过对新息进行小波分析,并与其频谱相对比可以清楚地了解量测干扰信号对卡尔曼滤波器的影响,为对不同的干扰信号采取不同措施提高卡尔曼滤波精度提供了借鉴.     

交互多模自适应容积Kalman滤波算法设计及履带车辆跟踪应用

为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用

针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明:该算法可以有效抑制滤波发散,同时保证其快速收敛以及高精度估计。     

基于Delphi-BP神经网络的装备保障能力评估

针对评估指标数量过多可能给评估过程及结果带来的弊端,在构建装备保障能力评估指标体系基础上,给出了基于Delphi法的指标体系筛选的方法步骤,通过计算累计贡献率,对指标体系进行了筛选,降低了评估模型的输入维度。建立了评估部队装备保障能力的三层BP神经网络模型,利用Matlab神经网络工具箱对网络进行了训练和仿真,结果显示误差小于10-3。最后,通过对比评估,验证了方法的有效性和正确性。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

用人工神经网络BP算法评价城市火灾风险

深入讨论了人工神经网络的BP算法在城市火灾风险评价中应用的可行性和一些具体做法.     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

区域防空导弹反导火力分配研究

分析了传统防空导弹火力分配模型的不足,考虑到编队内各舰艇近程防空作战能力的不同,结合装备性能特点,建立了基于机会约束规划的区域防空导弹火力分配优化模型。给出了基于遗传算法和BP神经网络的混合智能算法,该算法在精度和速度上均能满足防空作战的要求。