一种多方位一距离目标定位的最小二乘伴随估计器

对纯方位最小二乘估计器,在已知某时刻一个观测距离的情况下,导出了一种伴随型的目标速度估计器．该算法嵌入原最小二乘估计器之中,计算简单且便于工程应用．     

具有规范化的四元数递推计算的公式误差估计

对捷联式制导系统中目前常用的四元数递推公式进行误差估计,给出利用观测数据计算四元数的误差界的公式,还介绍了保持四元数范数不变的一类递推公式。     

基于最大熵谱估计验证战术导弹的气动模型

现代谱估计方法是验证系统仿真模型的有效方法。战术导弹飞行试验的遥、外测数据记录了大量的过程参数,可以利用这些参数进行气动力和气动力矩的计算,与飞行试验过程参数进行分析比较。应用最大熵谱估计检验导弹的气动力和气动力矩模型的可信性,可以给出定量的结果。文章给出的方法可以作为战术导弹气动参数模型研究的一种辅助手段。     

一种不需要特征值分解的MUSIC方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法。提出了一种构造参考信号的预处理模型,提出了一种适合于MUSIC方法的多级维纳滤波结构。新方法避免了采样数据二阶统计的特征值分解,降低了运算量。仿真结果证明了方法的有效性。     

小型无人机航位推算定位算法研究与误差分析

对空中航位推算(DR)算法做了深入研究,提出了适用于小型无人机(UAV)的风速估计策略;将算法中各元素的误差对推算定位精度的影响进行了理论分析与数值计算;该研究结果应用于某小型UAV的航位推算/GPS组合导航系统的设计与实现中;飞行试验表明,通过提高对DR误差影响较大的元素的测量精度和风速的估计精度,有效提高了DR推算精度,与以往其他小型UAVs相比,在断开GPS对DR的修正后,DR精度保持在一定范围的持续时间显著延长.     

对辐射源信号到达角的自适应跟踪估计

为提高信号到达角(AOA)的测量精度,采用修正的窗函数加权平均算法和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,将信号到达角的变化轨迹看作是一种做加速度机动的运动,实现对连续变化信号到达角的参数估计.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法有一定的应用价值.     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

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。