基于K-矩阵残差的航天器姿态确定自适应算法

在航天器姿态确定时,针对由于模型误差而使滤波发散的情况,根据协方差匹配的方法,提出一种基于K-矩阵残差的自适应姿态确定算法.通过调整滤波器中的噪声协方差,得到一种在线最佳姿态四元数的最小二乘拟合递归算法.针对传统残差定义的不足,根据K-矩阵的几何性质,设计适应的残差和标准,来解决这一问题.针对高值的残差可由测量噪声或过程噪声的建模误差引起,或由两个共同引起,分别对测量噪声自适应滤波和过程噪声自适应滤波进行了研究.仿真表明,此种算法效果较好.     

基于深度学习的防空武器红外目标识别技术应用研究

针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空...     

横滚输出残差的X字舵航行器故障检测

首先介绍了X字舵航行器的执行机构硬故障对运行状态的影响,然后基于其在横滚通道的稳定性,重点研究了一种适用于多弹道的残差构造形式来检测这种故障.最后通过建立鱼雷动力学、运行学模型和模拟故障模型,验证了残差格式的有效性.这为构建X字舵航行器故障综合诊断重构系统完成了重要一环.     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

改进的YOLOv3算法对伪装目标检测

针对现有算法对伪装目标检测效率较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv3网络的伪装目标检测算法。该算法在现有数据集下,对算法的先验框进行重聚类;依据Darknet53多次利用残差块的特点,将残差网络的级联方式由单级跳连改为多级跳连,改善误差在网络中的回传效果;在网络中添加了注意力模块,增加有用特征的检测权重。实验结果表明,与原始算法相比,改进后的算法模型具有较低的损失值且平均精度均值提高了约4.35%。     

等残差卡尔曼滤波器组算法的无人机控制故障诊断

提出了一种等残差卡尔曼滤波器组算法,它只需要单个卡尔曼滤波器的残差和状态估计及其线性变换,就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法

针对因深度学习自身局限性和递归预测策略产生的累积误差,导致航迹预测精度不高的问题,提出了一种基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法。首先,引入卷积模块用于提取航迹数据之中具有潜在关联的空间位置特征,利用双向长短时记忆网络提取航迹数据中的时序特征,并实现对空中目标的实时单步预测和多步超前预测;其次,引入整合移动平均自回归为残差修正模型,对实时单步预测产生的残差建模,计算混合神经网络模型多步超前预测时的残差值;最后,将混合神经网络模型和残差修正模型的输出结果进行融合,得到最终的航迹预测值。实验结果表明,该算法大大降低了神经网络因自身局限性产生的误差和因递归策略预测产生的累积误差,能够显著提高空中目标航迹短期预测的精度。     

多速率交互式多模型粒子滤波研究

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大.研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法.该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一搬基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性.     

模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.     

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且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;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,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,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。