弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

粒子滤波在误差配准中的应用

系统偏差严重影响了多部雷达航迹的互联和目标状态的融合,因此如何解决误差配准成为一个关键问题。因为系统偏差和雷达的量测之间是一种非线性关系,所以无法直接使用Kal-man等线性滤波直接进行系统偏差的估计。为解决这一问题,利用非线性的粒子滤波器(PF),对目标状态和系统偏差的估计进行了探讨,为了对比其性能,设计了一种扩展Kalman滤波算法。仿真结果表明PF在误差配准中的应用是可行的,性能高于扩展Kalman滤波。     

提高惯导系统Unscented卡尔曼滤波实时性技术

Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目.通过构造n 2个样本点来捕获n维状态变量的均值和方差,提出了将这种方法应用于惯性导航的初始对准.仿真结果表明在同等滤波精度的情况下,该方法比UKF计算效率更高,实时性更好.     

改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

卡尔曼滤波在水雷引信目标定位中的应用

介绍了用于水雷引信的目标跟踪定位卡尔曼滤波算法,推导了滤波公式,给出了仿真结果．经分析得知,利用该算法可有效提高目标运动要素估计精度．     

光栅过滤法测试陶瓷磨削表面残余应力

采用表面形貌技术对陶瓷磨削表面残余应力进行测试研究,对表面粗糙度曲线经过数据截取、滤波以及规范化处理后可得到表面挠度曲线,认为,此方法与X射线衍射法相比测试结果较接近,是测试残余应力的有效方法;其数据处理过程是保证测试精度的关键;挠度变化是个渐变的过程。     

引入测频信息进行无源被动定位的方法研究

无源被动定位技术中一个重要问题，是如何使定位的约束条件尽可能地少，即尽可能地提高方法的可操作性。只利用测角信息（ＤＯＡ）的定位方法，由于可观测性的要求，在单观测平台对运动目标定位时，常常需要观测平台作特殊的机动运动，这种约束给实际操作带来很大不便。本文提出了一种引入测频信息对运动目标进行定位的定位方法，并给出了可观测性分析。运用该定位法定位，观测平台的运动形式可以任意，特别有意义的是，在满足某些条件情况下观测平台还可以完全静止不动。     

全集成多功能MOSFET－C CCII连续时间滤波器的设计

本文提出了一种以第二代电流传输器（ＣＣＩＩ）作为基本单元的集成ＭＯＳ－ＦＥＴ—Ｃ多功能连续时间滤波器。它可以实现诸如低通、带通、高通二次传递函数。该电路不采用平衡结构,但ＭＯＳ管的非线性的消除程度则等同平衡结构。灵敏度也较低。