卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。     

IMM PF算法在反舰导弹跟踪滤波中的应用

反舰导弹具有飞行速度高、进入目标高度低和机动性强等特点,对反舰导弹跟踪滤波属于典型的非线性系统估计问题,对算法要求较高。粒子滤波器可以获得近似最优解,采用粒子滤波代替交互多模型跟踪算法中的扩展卡尔曼滤波,将粒子滤波与交互多模型的优点相结合,用于非线性非系统的高速高机动反舰导弹目标跟踪,比较扩展卡尔曼滤波而言,这种滤波器对不确定情况有更好的滤波性能。将这种滤波器应用到跟踪算法中,可以对非线性系统取得良好的滤波效果。Monte Carlo仿真结果表明在反舰导弹各种机动情况下跟踪滤波算法是有效的。     

基于随机集理论的多目标跟踪方法

多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。     

基于约束跟随的无人战车编队控制

针对无人战车编队系统控制过程中需要克服非线性和不确定性的问题,提出一种基于约束跟随的自适应鲁棒控制方法。以伺服约束的形式描述被控系统需要遵循的约束,并建立约束跟随误差,将编队控制问题转化为一类近似约束跟随问题。考虑编队执行任务时需要到达指定的作战区域,在行驶约束的基础上添加到达约束;设计自适应鲁棒控制器,利用Lyapunov稳定性分析方法,证明系统误差一致有界和一致最终有界。进而保证编队系统在复杂的不确定因素干扰下,仍具有较好的被控精度和系统稳定性。仿真实验结果表明：该自适应鲁棒控制器较好地解决系统中的不确定性,在满足编队系统队形要求的同时,驱使战车编队到达目标区域。     

第三代短波自适应通信协议分析

第三代短波自适应通信系统是以3G-ALE为核心协议的一种无线分组交换系统,本文从系统协议结构出发,分析了第三代短波自适应通信系统中的主要层次功能和主要协议。     

非均匀光强对曲率型自适应光学系统的影响

在高斯光强和光强存在正态随机起伏情况下,研究了一种37单元的曲率型自适应光学系统对低阶Zernike像差的校正效果,并和均匀光强时的校正效果进行了比较.光强为高斯分布时,光强的不均匀性对Zernike像差的校正带来了一定的影响,对于曲率为零的Zernike像差影响较小,对曲率不为零的Zernike像差影响较大.光强存在正态随机起伏时,对各阶Zernike像差的校正影响较小,曲率为零的Zernike像差的校正效果好于曲率不为零的Zernike像差的校正效果.结果表明在光强起伏不严重的情况下,该37单元曲率型自适应光学系统对低阶Zernike像差可以较好地校正.     

HLA的雷达目标跟踪算法验证系统

构建了一个基于HLA的雷达目标跟踪分布式仿真系统。采用组件设计思想,实现目标跟踪组件和滤波组件,并将这两套组件嵌入到目标跟踪分布式仿真系统中。实践结果表明:基于组件思想构建的目标跟踪和滤波算法能够很好嵌入到分布式雷达目标跟踪系统中,从而为跟踪算法的合理选择、算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支撑。     

无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

EM-PF参数估计的直升机主减速器裂纹增长预测模型

针对如何有效利用设备故障监测过程中获取的有限的直接状态信息和大量的间接状态信息,进行故障预测的问题。首先建立了Gamma退化过程状态空间模型;进而在EM中嵌入PF技术,实现了参数求解,并通过仿真方法验证了估计精度;最后根据UH60直升机主减速器行星架的振动特征和裂纹长度数据,将预测模型应用于行星架裂纹增长过程,对任意时刻的裂纹长度进行了预测。实例表明该预测模型可以以较高的精度估计行星架实际裂纹长度。     

基于LS-SVR的提升小波自适应算子构造方法与应用

小波变换已经广泛应用于信号处理各个领域,然而为给定的信号设计合适的小波函数非常困难.提升小波变换通过设计预测算子和更新算子,可以获得具有期望特性的小波函数.提出一种提升小波自适应算子的构造方法.根据给定的维度对剖分信号进行处理,采用最小二乘支持向量回归机算法构造自适应算子,选用线性核函数实现均方误差最小化.仿真实验证明了该方法的可行性和有效性.所构造的预测算子能够反映给定信号的结构特征,适用于信号消噪和故障诊断.