基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

频率域延拓在地磁匹配中的应用研究

针对飞行器地磁匹配导航系统对不同高度基准图的需求,着重研究了位场的频率域向上和向下延拓方法.为了验证延拓方法的精度,基于区域均匀网格化数据对延拓方法进行了验证.结果表明:所选用的向上延拓和向下延拓方法符合飞行器地磁匹配系统基准图的精度要求,延拓精度较高.     

基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.     

基于伽利略卫星导航系统的多径误差仿真

着重讨论伽利略卫星导航系统中采用的线性偏移载波调制技术,对GALILEO中可能用到的几种信号的基本特性作具体分析,提出对于BOC信号,应采用余弦副载波调制方式,并在此基础上对GALILEO各种信号的多径误差、平均多径误差进行仿真验证.仿真结果表明,在参数相同的条件下,余弦副载波类型BOC信号的平均多径误差均优于同参数下的正弦副载波类型BOC信号的平均多径误差.     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航；能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

未来的结构仿生武器

军事仿生技术的发展，给军队武器装备的自动化开辟了一条崭新的路子。军事仿生科学家们正在研制的各种仿生武器中，有一种结构仿生武器。     

自行武器系统的定位定向方法探讨

本文阐述自行武器系统定位定向的重要性,对导航定位定向配置方案进行了分析,给出自行武器系统定位定向设备的组成及定位定向作业流程、方法,国外地炮导航定位定向系统的发展概况及指标数据,可供系统和总体人员参考。     

脑与认知技术发展综述

脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。