变结构MM估计器的模型集合序列条件估计

变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。     

杂波环境下机动目标跟踪模拟

蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能。有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法——自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪。本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性。并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较。结果证明,BMM PDA算法更加行之有效。     

多故障信息标志的临界路径跟踪

提出了一种故障模拟方法——多故障信息标志的临界路径跟踪。虽然其基本概念类似于临界路径跟踪（CPT）和故障信息跟踪（FIT）,但是这种方法能大大减少扇出源的分析数量,故障在FFR中的传播比CPT中更加有效。本算法已用C语言在386微机上实现,并给出了ISCAS’85的十个组合电路的实验结果。     

某型无人机遥测天线跟踪系统的研制

本文介绍了某型无人机遥测天线跟踪系统的设计方案,重点讨论了控制方法,提出了一种有效的步进电机控制字结构和算法。本文对天线伺服设计、步进电机细分控制具有参考价值。     

数字化稳定跟踪系统软件设计

概述了数字化稳定跟踪系统的几个关键问题,通过理论分析与试验验证,提出了实现高性能数字化稳定跟踪系统的思路及方法     

城市战斗中的道路问题分析

本文利用集合论的方法 ,对城市中的道路进行分类 ;并按图论中最短路径问题给出一种最新解法 ;这对城市战斗和其它实际应用都有十分重要的意义。     

角速率火控原理研究

论述并研究了角速率火控原理,利用“滤波──识别”方法,提出了一套新的角速率火控滤波和外推模型。仿真结果表明,这种模型对于机动运动的反舰导弹可以明显提高火控预报精度。     

二种光电稳定器的比较及分析

提出一种四环二轴光电稳定方案。与常规的二环二轴系统相比,它具有精度高,仰角大等优点。文章从运动学及控制原理着手,对二种方案进行分析和对比。     

一种快速、高精度光电闭环跟踪算法

为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用５个基本滤波器来描述５种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了１５个滤波器的基本参数。     

视频综合控制台设计

本文对于带宽为１２０ＭＨｚ、显示器同步跟踪范围１５ＫＨｚ—６６ＫＨｚ的８×４视频综合控制台的主要技术指标和电路实现方法进行了详细地论证。控制台已研制,并投入使用。