三维雷达跟踪改进的卡尔曼滤波设计

本文探讨了三维雷达的跟踪问题。在高度非线性情况下,通常的跟踪滤波器设计依赖于一阶(或线性)近似,结果导致滤波器的收敛性和稳定性很差。对于两种不同类型的三维雷达量测,本文开发了能够克服这些不良影响的简单滤波算法。对每一种雷达量测,经过坐标转换,通过估计雷达量测固有的非线性,可以获得量测协方差的精确表达式。在表达式的基础上,应用代数计算和合理的近似,可以产生简单的滤波公式。产生的滤波方程与广义卡尔曼滤波(EKF)公式相似,并提供了一些用于雷达量测的线性卡尔曼滤波的有用见解。模拟结果表明本文提出的方法对解决量测的非线性是非常有效的。     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

机载导弹惯导系统传递对准机动方式研究

研究了机动方式对机载导弹捷联惯导系统的传递对准时间和对准精度影响,通过理论分析和仿真计算的方法,比较了不同机动方式对传递对准效果的综合影响,分析了采用匀速直线飞行中一定范围的滚转幅值和平均滚转角速度的最优机动方式,可提高传递对准效率,为工程应用提供理论依据.     

利用波达方位角及其变化率对运动辐射源的无源定位

阐述了利用波达方位角及其变化率对地面运动辐射源进行无源定位的原理,通过Jacobi矩阵推导出可观测性表达式,讨论了不同相对运动状态下的可观测条件.提出了融入波达方位角变化率信息的MGEKF(修正增益的扩展卡尔曼滤波)算法,并通过仿真与只利用方位角信息的MGEKF算法以及经典的EKF(卡尔曼滤波)算法进行了比较.     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

基于UKF算法的SINS/GPS全组合导航系统研究

将UKF算法用于低成本的SINS/GPS全姿态组合导航系统中,提出了一种GPS测量姿态角的方法,推导了姿态角误差与平台失准角的关系,建立了系统的非线性误差模型,设计了UKF滤波器。仿真结果表明,通过将UKF算法用于SINS/GPS全姿态组合导航系统中,系统的可观测性得到了改善,提高了导航精度。     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival，到达时间）的测距方法，在室内应用中，存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight，非视距）干扰，因此测距精度低。针对这个问题，对传统卡尔曼滤波进行改进，将NLOS误差加入状态向量进行估计，进行两步卡尔曼滤波，从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight，视距）和NLOS并存的情况，对两步卡尔曼滤波算法进行改进，在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进，并应用到测距系统中。实验表明，利用该测距优化方法，TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

八木微带圆极化天线的研究与设计

对八木微带天线进行了研究。通过Ansoft HFSS仿真软件设计了一种宽带宽波束圆极化八木微带天线,在中心频率上实现了波束由侧射向端射偏转26°,频率带宽达800 MHz,0 dB主波束宽度为110°;采用Wilkinson微带功分器产生两路幅度相等相位相差90°信号对天线进行馈电,实现了圆极化。同时研究了在保持天线良好性能的前提下,结构的变化对于主波束偏转角度的影响。