弹道式导弹自对准系统的线性统计模型

固定基座发射的弹道式导弹,可以利用三轴陀螺平台罗盘系统来实现全方位自对准。在考虑到系统噪声及测量噪声情况下,建立了导弹自对准系统的线性统计数学模型,供系统的随机最优控制设计时使用。     

再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

分数低阶统计量的水下目标信号调制谱分析方法

传统水下目标噪声信号调制谱分析方法是建立在具有二阶统计量的高斯噪声环境下实现的,而多数情况下舰船辐射噪声和海洋环境噪声等水声信号通常具有脉冲特性,服从α稳定分布,二阶统计量的调制谱分析算法性能可能会下降,甚至不再稳定收敛.针对此问题提出了分数低阶统计量的目标信号调制谱分析方法,并进行仿真和实验数据验证,其结果表明所提方法具有稳健性.     

脉冲噪声环境下无线通信系统性能研究

针对基于高斯噪声的无线通信系统无法适应脉冲噪声的情况,以α稳定分布作为脉冲噪声模型,根据模型统计特性,经过理论分析给出了脉冲噪声条件下2ASK的误码特性计算方法,并通过仿真实验验证了该方法的正确性.仿真表明,在混合信噪比较低(MSNR10dB)的情况下脉冲噪声的影响并不明显,接近于高斯噪声,而在较高混合信噪比(MSNR11dB)情况下脉冲噪声使系统的误码率急剧增加,对通信质量造成严重破坏.     

基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMe MBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMe MBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。     

基于矢量最优估计的稳健测向方法

为了弥补阵列天线导向矢量失配和相位测量噪声对测向性能的影响,提出基于矢量最优估计的稳健测向方法。区别于传统相关干涉仪测向方法,该方法基于阵列系统的二阶统计特性和锁相环原理对来波信号导向矢量进行最优估计,然后借鉴相关干涉仪原理确定来波信号方向。仿真分析表明,该方法弥补了阵列天线系统误差和测量相位随机噪声的影响,可以实现来波信号方向的准确测量。     

验前分布的稳健性

研究Bayes统计分析中运用验前信息的稳健性 ,给出了正态分布期望值验前分布和指数寿命型分布失效率验前分布的稳健性分析。所论方法对于飞行器系统试验的精度分析和可靠性评估 ,具有较普遍的意义     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案

提出了被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案。针对雷达和红外成像测量数据率不同的特性,研究了被动雷达/红外成像测量输出时间同步校准算法;根据雷达和红外成像测量输出的目标冗余信息对各自测量噪声方差进行在线实时估计,提出了一种具有自适应修正能力的卡尔曼滤波算法;采用神经网络—模糊推理方法设计了具有自主判别能力的测量信息有效性判别系统,提出了基于测量信息置信度的加权融合算法。通过仿真验证了该方案的有效性。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法。将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤波增益的调整值;将利用集员滤波得到的状态统计量以及两类噪声信息和调整后的滤波增益代入卡尔曼滤波体系,得到改进后的滤波算法。将提出的改进方法应用于不确定车辆导航系统中进行解算,仿真结果表明:改进滤波方法能够有效克服异类噪声的干扰,性能优于扩展卡尔曼滤波方法,对异类噪声具有较好的抵抗能力。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

舰船辐射噪声对声纳作用距离影响的不确定性研究

为了研究目标舰船辐射噪声对声纳作用距离产生的影响,用蒙特卡洛方法对目标航速进行模拟。通过经验公式得出舰船的辐射噪声级并进行统计分析,得出舰船辐射噪声的概率分布直方图,由此可以导出被动声纳作用距离的概率分布直方图。相对于传统的声纳作用距离预报结果,该方法给出的作用距离预报结果是一个满足某一分布的随机变量,而非一个确定的值,为作用距离的预报提供了概率的依据,为艇指挥员的决策提供了定量信息。同时,通过计算得出舰船航速的均方差与声纳作用距离的均方差基本成线性递增关系。     

初相未知信号联合检测与估计的序贯实现

在未知参数的充分统计量和再生概率密度函数的基础上,引入了联合检测与估计的序贯算法,给出了算法的实现框图,并将该算法应用于高斯噪声中初相位未知信号的联合检测与估计当中.仿真实验表明,新算法较传统算法有一定的性能改善.     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

一种基于改进型KALMAN滤波器的导弹故障检测算法

常规卡尔曼滤波器有一大缺点，它要求精确的模型和噪声统计，但实际问题中，大多数情况上述要求不能满足。本文给出了考虑滤波器初始条件不精确性的Ｋａｌｍａｎ滤波器表达式。利用这种Ｋａｌｍａｎ滤波方法进行故障检测，降低了误报警率，提高了鲁棒性。由于导弹姿态控制系统模型的精确性有限，常规Ｋａｌｍａｎ滤波方法因其鲁棒性差很难检测故障，这种方法能有效检测故障。仿真算例表明此方法非常有效。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求，而多传感器数据更新率不同步的问题，建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制，研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题；提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法，该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量，通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献，有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证，结果表明，提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法，能有效提高导弹的制导的解算精度。     

船艇机舱发动机辐射噪声研究

针对在混响声场发动机辐射噪声识别困难的问题,提出用统计能量分析法对船艇机舱发动机进行噪声源分析。建立了机舱发动机噪声源识别模型,计算了发动机各表面的辐射声功率大小及频率特性。应用表面振动测量法对机舱发动机各表面辐射噪声进行识别,其结果与统计能量分析法的对比表明:统计能量分析法考虑声场的反射和叠加,能更好地识别复杂声场环境下发动机辐射噪声。