自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

一种新型军用电源智能充电机控制算法

军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。     

自适应模糊PID在导弹快速转弯中的研究北大核心

PID在非线性不强的系统中应用广泛,但由于控制参数固定不变,难以满足战术导弹等具有强非线性和运动状态快速变化的飞行器。针对导弹快速转弯过程中运动状态的快速变化,通过在线获取导弹输入姿态角偏差和偏差变化率,以单交叉高斯加权的方法确定了输入输出量的论域及量化等级,并与传统PID构成了自适应模糊PID控制器;通过调整校正量增益因子,适应不同范围的姿态角偏差和偏差变化率,实时在线校正PID控制参数。仿真结果显示,所设计的控制器能够根据导弹姿态角偏差的变化实时调整控制参数,在响应速度、稳态精度等方面均优于传统PID,具有较强的鲁棒性,适应快速转弯过程中运动状态的强非线性变化。     

美军联合作战规划与执行系统发展的启示

本文梳理了自20世纪60年代以来美军联合作战规划与执行系统的发展历程、当前现状、发展趋势,揭示了对联合作战规划与执行系统的认识误区,提出了适应未来作战环境的联合作战规划发展建议。     

基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究北大核心

发射车协同拦截规划是区域反导战术级目标分配后确定最优拦截方案的决策问题,对于直接提高拦截效费比具有重要意义。首先分析了协同拦截的物质基础、协同过程和协同特点,然后给出了基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)的协同拦截规划模型、规划算法,最后计算了发射车可协同拦截次数,构建自适应协同拦截模式决策模型。开展基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究,为实现发射车协同拦截规划顶层设计夯实坚实的技术理论基础。     

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。