卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

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。     

模同态广义逆的一些结果

设(U)为结合环(含单位元1),M为左(U)-模.本文考察模同态的广义逆,并用模同态的正则逆对模进行了分类,我们分别给出了直内射模,不可分解模及强不可分解模的充分必要条件.     

多敏感器卫星姿态确定的卡尔曼滤波器设计

针对陀螺、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统 ,采用四元数方法建立卫星姿态确定模型 ,并采用卡尔曼滤波器进行信息融合。仿真算例结果表明 ,该方法能够确定出满足精度要求的卫星姿态参数     

特定温度下的费米体系反演

基于Tikhonov正则化方法的思想,提出了一个费米体系反演的数值方法。给出了一个正则算子的构成方法,克服了凭经验选择正则参数的缺点。证明了收敛性,并给出了误差估计。而且,应用该算法对费米体系反演进行了研究,对计算机给出的实验结果进行了讨论。     

噪声情况下基于δ—K方法的费米体系数值反演

在文献[1][2]结果的基础上,给出了一个费米体系数值反演的超分辨处理方法。这种广义偏离算法是基于Tikhonov正则化技术,能够在算法中附加各种限制和先验信息,抑制噪声干扰,且计算的复杂性较低。     

二阶马尔可夫加速度模型下的机动目标预测器

采用二阶马尔可夫加速度模型建立机动目标跟踪滤波器,并将其扩展到预测器中形成六阶多项式预测模型来解决机动目标预测问题。仿真的结果表明本文建立的预测器使机动目标预测精度有了明显的提高。     

舰炮火力系统智能结构分析

遵从“智能增加,精度降低”(IPDI)原则,将舰炮火力系统(含雷达、C~3I、舰炮等系统)的智能结构分为概念、协调、执行3级,并着重分析采用广义信息熵作为各级统一评价标准的可能性。最后,还简要提出了新型舰炮火力系统智能化发展的方向。     

A—紧1—集压缩映象场的广义度理论

定义了A-紧1-集压缩映象场的广义度,扩展了1984年张庆雍建立的半紧1-集压缩映射的不动点指数理论。