UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

车载综合电力系统动态重构及其功率流控制

随着陆战平台全电化技术的加速发展,战斗平台大功率用电负载不断增加,电能需求急剧上升,且不同负载驱动特性迥异,对车载综合电力系统的供电性能与负载适应性提出了苛刻要求。针对上述问题,探讨了一种车载综合电力系统动态重构方法,利用系统内部各装置、部件组合重构,构建出适应不同应用环境的多种工作模式;在此基础上,设计了工作模式层次化状态集,提出了基于有限状态机的工作模式转换与功率流动态控制方法,将其应用于工程实践。装车试验结果表明:系统模式转换灵活,冗余度高,动态重构能力强,负载适应性好,可为高适应性车载综合电力系统研究提供参考。     

防空导弹武器系统动态组网方式研究

网络化作战已成为当前的发展趋势,传统的组网方式已不能满足空防对抗的需要,使得防空系统也必须做出相应的调整.在分析传统组网方式的基础上,提出了分布式与集中式结构相结合的动态组网方式,实现了整个网络的开放、扁平、指控节点可变,系统的作战效能大大提高.     

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。     

多频码相结合渐消因子扩展卡尔曼滤波实时定位方法

基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合,采用较长波长的组合波观测值与码观测值,能够较快并准确地获得模糊度,在此基础上,尝试综合利用最小二乘以及渐消因子扩展Kalman滤波技术进行实时单点定位,通过应用分析,获到较好的导航定位结果,具有一定工程应用价值。     

新型静电电位动态测试系统的研制

该测试系统主要依据接触式测试法和电压转换测试原理进行测试。通过对该系统的高压线性和频率特性进行校准,达到了设计要求。对人体静电电位进行测试实验,结果显示该测试系统运行稳定,响应速度快,测试数据准确,并可自主进行数据换算和存储。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

超高分辨率 CRT 显示器关键技术研究

首先从ＣＲＴ显示示器的分辨率展开讨论,然后就２０４８×２０４８单色超高分辨率显示器的行扫描电路、动态聚焦电路、３００ＭＨＺ视频放大器等关键技术进行了详细地分析．最后对彩色显示的特殊要求做了简要地说明。     

单兵种对双兵种作战的动态估计

本文通过讨论单兵种对双兵种作战模型的求解和分析,得到了各战斗状态估计式,为战斗决策人员确定作战策略、制定作战方案提供了较好的理论依据。