扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用

研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。     

改进的Euler方法应用于非线性方程求根

本文通过引入动力系统，将改进的Euler方法应用于非线性方程求根问题，给出非线性方程求根的预估-再校正迭代格式，证明了该格式至少二阶收敛并可以调节参数达到超收敛。最后给出数值实验，数值结果验证了算法的有效性。     

GPS/INS组合导航在制导火箭弹中的应用

为实时、精确获得火箭弹飞行过程中的状态参数,针对火箭弹的导航环境,研究了GPS/INS组合导航系统在制导火箭弹中的应用,建立了组合系统的动态方程及位置、速度组合误差模型,采用卡尔曼滤波器对该组合系统进行最优估计并进行了仿真分析。仿真结果表明,组合导航系统能为火箭弹制导提供高精度的位置姿态信息,进而为控制系统提供较精确的测量信息,从而大大提高了火箭弹的射击精度。考虑到导航系统成本较低、工作可靠,算法可以实时实现,因此研究结果具有一定的实际应用价值。     

关于Chidume结果的推广

在一致光滑的Banach空间,证明了满足不等式‖Tx≤C ‖x‖的一类非线性强增生算子的Mann迭代序列强收敛于Tx=f的唯一解。     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

卡尔曼滤波在坦克目标状态估计中的应用

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器(DSP)对一个实际算法进行了实验.实验结果表明目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差,因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行.同时,对于跟踪精度高、实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景.     

神经网络在比例导引目标定位和跟踪中的应用

本文主要讨论了人工神经网络在近程反导中的应用,利用共轭梯度法和黄金分割法对BP网络进行了改进。把BP网络和卡尔曼滤波结合起来,建立对目标定位和跟踪的数学模型。并且对该模型进行了模拟计算。     

弹载卫星导航天线混沌加密

传统弹载卫星导航天线信号加密方法存在加密后信号振幅波动较大,且信号加密不够全面,加密后天线受攻击概率仍然较大,提出了弹载卫星导航天线信号混沌加密方法.根据弹载卫星导航天线结构,采集天线通信信号.拟定混沌随机序列发生器,获得粗粒化输出.引人混沌映射迭代法,结合单变量向耦合同步方法,将同步混沌序列与相应的随机序列发生器组合...     

虚拟现实系统中的视觉延迟及其克服算法

虚拟现实(VR)技术问世以来,用户在使用基于VR的飞行模拟器时有时出现恶心、头晕等不适感,这种现象已引起人们的关注。研究表明,视觉延迟是引起这种不适感的重要原因之一。分析了VR系统中视觉延迟产生的原因,并基于卡尔曼滤波技术,设计了视觉延迟克服算法。算法首先假定头部运动是一个随机过程,且有较大的随机加速度,活动幅度一般不超过80mm,建立了头部运动的随机数学模型;其次,采用了测量数据预处理技术以提高预测精度。理论分析和仿真检验都表明,该算法与以往的预测算法相比,计算量增加很少,但预测精度得到了明显的提高。进而减缓了图像的抖动和对操作者头部运动的限制,提高了与虚拟场景的适应能力。     

带混合误差的Ishikawa迭代格式

将Ishikawa型迭代格式的收敛性问题推广到带混合误差的Ishikawa型迭代格式的情形 ,同时所用的证明方法和技巧有所改进