图象跟踪算法分析

对自适应分析质心跟踪算法、相关跟踪算法和倒谱法等几种典型的跟踪算法作了介绍,提出了计算量较少、精度较高的相移算法。最后,对这些算法作了分析比较。     

扩展时差直方图方法研究

论述了扩展时差直方图的原理和基本方法 ,以三站时差定位系统为例 ,介绍了基于参数分割的扩展时差直方图方法的应用 ,并与传统的时差定位系统信号处理方法进行了比较 ,指出扩展时差直方图方法实现实时处理的有效途径     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

三维表面裂纹扩展轨迹与数值仿真研究

针对三维表面裂纹扩展形态和轨迹难以预测的特点,基于ANSYS有限元分析软件,利用三维裂纹扩展仿真方法,开发三维裂纹扩展程序,研究典型的三维表面单裂纹与三维非等大共面表面双裂纹扩展轨迹,实现了任意三维多裂纹扩展轨迹的数值模拟。主要研究内容与结论如下：针对三维表面单裂纹模型,当初始裂纹形状c/a>1时,最深处的应力强度因子值大于自由表面处应力强度因子值,随着裂纹的不断扩展,前缘会渐渐趋于稳定的圆形。而对于三维非等大共面表面双裂纹,较大的裂纹扩展速率大于较小的裂纹。开始时2条裂纹均沿光滑的样条曲线扩展,后来受到另一条裂纹的影响,在彼此接近处,由于应力放大作用,此部位的应力强度因子变大,扩展速率也会高于裂纹前缘其他部位。     

飞机结构疲劳可靠度贝叶斯组合预测

在实际工程中,常常需要利用模型去描述和分析问题。然而模型亦存在不确定性,即可能存在多个描述同一现象的模型,例如多个疲劳分析的模型。针对飞机结构的疲劳可靠性问题,提出在考虑三种裂纹扩展模型下基于贝叶斯公式的疲劳可靠度组合预测方法。针对不同应力水平下飞机结构试件的裂纹扩展数据建立了三种随机裂纹扩展模型;在考虑模型参数不确定性条件下,采用贝叶斯模型平均方法对三种模型进行组合;基于组合模型分析结构的可靠度。所提方法在分析飞机结构疲劳可靠度上,采用了组合模型,能够最大限度保障结果的稳定性。此外,考虑了模型参数的不确定性,能够得到更为合理的裂纹扩展预测分布和可靠度预测值。给出的实例及分析结果表明所提方法可行。     

基于改进质心法的激光条纹中心提取算法

在激光测量系统中激光条纹中心位置的准确定位是整个测量系统的关键。由于激光的光源质量、目标物体表面粗糙度以及光源等因素影响激光条纹中心提取精度。提出一种改进的质心法的激光条纹中心提取算法,该算法利用差影法提取条纹目标,再基于连通域来对条纹目标去噪,通过细化法提取目标条纹的骨架,基于骨架的切线得到激光条纹的法向,最后运用质心法精确地提取激光条纹中心。经过验证,此算法具有提取精度高、实用性广以及鲁棒性好的特点。     

基于扩展比例导引律的制导模型

针对常用比例导弹导引律制导命中率低的问题,分析了比例导引律、偏置比例导引律、修正比例导引律的制导性能,提出了一种基于扩展比例导引律的制导模型,经仿真表明,该导引律具有目标垂直和水平机动跟踪能力,提升了反导作战的机动能力和效率。     

基于ESO的随动负载模拟器控制策略

由于随动负载模拟器中存在着位置扰动、摩擦以及间隙等非线性影响因素,常见的线性控制方法难以得到较好的控制效果,故提出了基于扩展状态观测器的CMAC前馈分数阶滑模控制策略。利用系统可测量参数,借助于扩展状态观测器观测出非线性扰动;借用双幂次趋近律分数阶滑模控制器,消除参数不确定性带来的干扰,同时又能够降低滑模“抖动”的影响;并采用非线性量化的小脑模型关节控制器作为前馈控制,提高输出的快速性。通过仿真实验验证了该方法的可行性,有助于提高随动负载模拟器的响应速度和稳定性。     

基于EKF的轴频电场幅值与相位的融合定位方法

为提高利用舰船轴频电场进行舰船定位与轨迹探测的精度,设计了一款融合轴频电场幅值信息和相位信息的扩展卡尔曼滤波器.在空间直角坐标系下,结合浅海中水平时谐电偶极子电场解析式和遗传算法建立了位置计算模型,确定了场源到场点的距离.针对舰船定位时受到各种因素的影响导致定位效果难以达到理想精度的现状,提出了融合轴频电场幅值信息和相...     

非高斯背景条件下水声信号粒子滤波性能分析

基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。