超视距空战中数据链系统通信延迟与补偿算法

依据假目标干扰环境下的多机协同目标探测原理,分析了假目标干扰环境下基于数据链系统的目标探测逻辑。建立了超视距空战中机群数据链系统通信延迟模型,以及效能评估模型。分析了数据链系统通信延迟对攻击效果的影响。提出基于卡尔曼滤波的通信延迟补偿算法。通过仿真计算证明,在假目标干扰环境下,该算法能有效补偿因数据链系统通信延迟带来的目标位置精度误差。     

基于SLAM算法的AUV组合导航系统

针对未知环境下某水下航行器组合导航系统在GPS信号长时间失效时,导航误差随时间积累的问题,采用了同时制图定位(SLAM)的导航方法,提出了一种将SLAM的信息融合于INS/GPS组合导航系统的方案,通过SLAM技术来限制惯导系统的误差积累,可以显著提高组合导航系统的性能并能在线建立环境的增量式地图。仿真结果表明,该方法充分利用了同时制图定位提供的信息,有效地提高了导航系统的精度。     

基于多基地雷达探测传感器网的数据处理方法

多基地雷达组网能够有效地提高雷达的电子对抗能力和战场存活能力.介绍了雷达组网的基本原理,并初步建立了雷达组网在同步观测取样条件下的卡尔曼滤波模型.如何有效地将各个独立雷达系统传送给数据融合中心的初始卡尔曼滤波数据融合处理,是目前比较难以实现的问题.针对这个问题,提出了三种可行的联合卡尔曼滤波方法.     

平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

次优Sage滤波器的改进措施

针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航技术

为了提高自主水下航行器组合导航系统的精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)和多普勒速度声纳(DVL)导航为主、GPS卫星导航系统为辅的组合导航方法.通过Kalman滤波技术对组合导航的误差状态进行了估计,并采用反馈校正的方法修正SINS的导航误差.仿真结果表明SINS/DVL/GPS的组合导航可以有效地提高水下航行器SINS/DVL组合导航系统的导航精度,满足AUV远距离航行的精度需求.     

基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法.采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况.在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法.     

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键.提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统.该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成.首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置.基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点.仿真实验证明该算法可以满足实时性要求.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.