距离伪量测的空基平台单站无源定位算法

针对空中观测单站平台对海面、地面目标的测向定位问题,提出一种基于距离伪量测的最小二乘-不敏卡尔曼滤波(LSE-UKF)两阶段滤波算法。首先利用单次的测角信息以及目标离地高度的约束条件计算出目标的距离,采用最小二乘法对距离量进行滤波,得到较为准确的距离量。进一步将滤波所得距离量视为伪量测信息,结合观测所得的角度信息进行不敏卡尔曼滤波。仿真实验表明该算法提高了定位精度并且具有较快收敛速度。     

目标定位和跟踪的神经网络最小二乘估计

首先概述了单目标定位和跟踪的现有研究结论和新问题,接着叙述了神经网络最小二乘估计方法,最后给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型     

一种新的线性最优滤波器的设计与研究

针对一类未知机动目标设计了一种线性最优滤波器.该滤波器采用有限记忆模型作为滤波模型,模型参数用动态最小二乘方法辨识得到.由此得到的滤波器称为基于辨识有限记忆模型的线性最优滤波器.有限记忆模型克服了时间多项式模型(如CV模型、CA模型、Singer模型等)对目标物理特性的依赖性,它从目标运动轨迹入手对目标运动特性进行描述,更适合于战场未知目标的跟踪滤波.通过原理分析和Monte Carlo仿真实验验证了该滤波方法的有效性,并且和Kalman滤波方法进行了比较.     

航空火控系统中的目标状态估值器

本文研究了一套适用于航空火控系统的机动目标状态估值算法。该算法以卡尔曼滤波理论为依据,为了提高估值精度,采用了自适应滤波措施;为了减少实时计算量,采用了滤波增益解析计算措施。对于高速的测量数据采用了数据预处理技术。该算法不需限定目标机动方式,仿真表明:它对非机动目标有较高的估值精度,而对机动目标有较强的适应能力,可以在航空火控系统中应用。     

基于雷达与红外传感器量测融合的改进EKF算法

针对扩展卡尔曼滤波在递推过程中状态协方差可能失去正定性,从而引起滤波发散现象的问题,在滤波过程中用协方差平方根代替协方差进行迭代计算,保证其正定性。对一组异类传感器(红外传感器和雷达)观测数据采用加权最小二乘法进行融合,然后用平方根扩展卡尔曼滤波对融合的数据进行滤波。蒙特卡罗仿真结果表明,平方根扩展卡尔曼滤波和加权最小二乘数据融合方法可以保证滤波精度,并且能有效抑制滤波发散。     

一种多方位一距离目标定位的最小二乘伴随估计器

对纯方位最小二乘估计器,在已知某时刻一个观测距离的情况下,导出了一种伴随型的目标速度估计器．该算法嵌入原最小二乘估计器之中,计算简单且便于工程应用．     

基于最小二乘支持向量机的测控数据融合

提出利用最小二乘支持向量机方法研究GPS和雷达系统对机动目标联合测量中的数据融合问题,GPS数据经过时间配准处理与雷达数据达到时间同步,经过空间配准和坐标系变换,进行卡尔曼滤波,以滤波估计坐标值作为支持向量机的输入,以最小二乘支持向量机为同步融合中心,输出为目标轨迹的融合估计值,仿真结果表明这种方案可以达到比融合前数据更贴近真实值的效果.     

2D组网雷达目标真实高度的最小二乘估计

针对目标高度估计问题,给出了基于三部以上雷达距离测量的2D组网雷达目标真实高度的最小二乘估计,同时也给出了利用三部雷达计算目标真实高度的非最小二乘算法,并通过大量仿真分析了两种算法的性能。该算法能够在2D组网雷达内实现对目标真实高度的有效估计。     

稳像火控中目标角速度测量误差及滤波方法

对稳像火控系统中目标角速度的测量过程进行了分析,指出采用自动传感器测量目标角速度仍存在误差,且对射击诸元的影响较大;在计算机采集数据的有限时间段内,该误差序列为均值不为零的随机干扰噪声,采用均值—中值加权滤波方法可有效减小该嗓声对射击诸元影响.     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

光纤陀螺随机漂移分析与建模方法

随机漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素。根据光纤陀螺静态漂移测试信号,利用Allan方差法对光纤陀螺随机漂移误差进行了分离和辨识,并分析了系数拟合过程中最小二乘法的病态矩阵问题。最后探讨了利用AIC准则和长自回归法建立光纤陀螺随机漂移ARMA模型的方法,为进一步对光纤陀螺输出信号进行滤波处理奠定了基础。     

惯性航向姿态系统初始对准仿真

惯性导航系统在使用前要进行初始对准,即建立导航坐标系.分别对粗对准和精对准进行了研究.粗对准就是由三个姿态角来得到初始姿态矩阵的过程.精对准就是卡尔曼滤波法.在静基座下对陀螺和磁罗盘组合的系统建立了十一维状态的模型,采用改进卡尔曼滤波方法进行精对准仿真研究,采取渐消记忆卡尔曼滤波以克服滤波发散.仿真结果表明,该滤波方法用于航向姿态系统对准具有较好效果.     

直流衰减静测法局部辨识同步电机参数研究

研究了用于局部辨识同步电机参数的直流衰减静测法,介绍了直流衰减静测法的试验过程和局部辨识的概念,建立了三相同步电机静态直流衰减试验的数学模型,利用最小二乘法实现了参数的辨识,最后以某参数已知的具体电机为例,局部辨识了该电机的d轴参数.     

Recursive weighted least squares estimation algorithm based on minimum model error principle

Kalman filter is commonly used in data filtering and parameters estimation of nonlinear system,such as projectile's trajectory estimation and control.While there is a drawback that the prior error covariance matrix and filter parameters are difficult to be determined,which may result in filtering divergence.As to the problem that the accuracy of state estimation for nonlinear ballistic model strongly depends on its mathematical model,we improve the weighted least squares method(WLSM)with minimum model error principle.Invariant embedding method is adopted to solve the cost function including the model error.With the knowledge of measurement data and measurement error covariance matrix,we use gradient descent algorithm to determine the weighting matrix of model error.The uncertainty and linearization error of model are recursively estimated by the proposed method,thus achieving an online filtering estimation of the observations.Simulation results indicate that the proposed recursive esti-mation algorithm is insensitive to initial conditions and of good robustness.     

基于EV模型的惯导平台误差分离方法

针对惯导平台误差分离过程中输入输出观测数据均含有噪声的问题,应用基于EV模型的总体最小二乘方法进行误差分离.给出了惯导平台的误差模型及误差观测方程,介绍了EV模型及总体最小二乘方法,分析了利用车载试验进行误差分离时平台的安装方式以及所需的外测信号等问题.应用最小二乘法和总体最小二乘法进行仿真对比研究.仿真结果表明,基于EV模型的总体最小二乘法对惯导平台的误差系数分离精度较最小二乘法要高.     

量测坐标系下的纯距离自适应跟踪算法

为避免传统雷达数据处理方法中因坐标变换而导致噪声统计规律变化的问题,基于“当前”统计模型,在量测坐标系下提出一种纯距离自适应跟踪算法。算法基于拟合的思想,利用纯距离信息在量测坐标系下进行滤波计算,避免了由于坐标系的变换而产生的偏差和耦合误差。针对目标发生机动的情况,实时地调整加速度方差,从而达到自适应跟踪目标的效果。仿真结果表明,该算法对目标状态的估计更加精确,对机动目标具有较好的跟踪性能。     

武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

单星对卫星的仅测角被动定轨跟踪方法研究

针对单星对卫星被动定轨时使用经典轨道根数作为状态变量可能存在奇点且测量方程变量及相应坐标转换缺乏物理意义等问题,提出一种新的基于J2000.0惯性系的单星对卫星扩展Kalman滤波仅测角被动定轨跟踪方法,并对测量方程中的变量及其坐标转换进行明确定义;同时对状态预测方程、状态转移矩阵及测量雅可比矩阵进行详细推导,最后通过STK6.0仿真场景产生的数据对算法在不同初始状态误差和测角精度下的性能进行对比分析和仿真验证。多次仿真结果表明:该算法实现了单颗高轨卫星(准同步轨道)通过仅测量角度对圆轨道(e=0)低轨卫星辐射源的被动定轨和跟踪,当测角精度优于平均角度变化量时,滤波收敛所需时间及估计误差都大大减小,且该算法对滤波初始误差也具有较好的适应性。     

贮存寿命分析中一种改进模型的参数估计

从贮存寿命分析中提出了一种改进模型,考虑了模型的参数估计问题。证明了估计量的相合性与渐近正态性。