振动对臂式输弹机的影响分析及测试

大口径火炮输弹过程中弹丸卡膛行程不一致会导致火炮发射药室容积、弹丸起动压力差异,影响火炮射击初速和射击精度。为了提高某臂式自动输弹机的弹丸定位精度,首先通过高速摄影发现弹丸在入膛后会产生在重力方向的振动,消耗弹丸动能造成卡弹力不一致。通过分析臂式输弹机工作机理,明确输弹过程中各个部件的运动关系,对输弹机构在静止状态和运动状态进行受力分析,确定造成弹丸振动激励源的位置,利用激光位移传感器测试了该点振动的幅值及频率。最后提出了输弹机的改进方案以消除振动对输弹稳定性的影响。     

改进型卡尔曼算法解算小型弹箭姿态角研究

弹箭飞行姿态参数的准确获取是实现精确高效打击敌方的重要前提。其中最重要的关键环节是姿态角的算法解算,决定着最后的精确导航。卡尔曼滤波算法是组合导航中最常用的解算算法,然而仍不能满足精度要求。为了进一步提高解算精度,提出通过BP神经网络对误差建模,进而修正卡尔曼滤波增益矩阵系数的改进算法。实验证明,应用于高速旋转弹姿态角测试,改进后的卡尔曼算法较传统卡尔曼算法精度提高了3°左右。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。     

机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

基于单应轨迹的视频实时稳像算法

针对视频稳像中实时任务的需求特点,提出一种基于单应轨迹的视频稳像算法。估计序列图像帧间的单应变换,并将该变换作用于图像窗口的4个角点,从而对每帧图像产生4个短的单应轨迹以代表视频短时间内的运动。利用关联卡尔曼滤波器以一种连续方式对不同帧的单应轨迹进行平滑。对图像合成采用包括性和相似约束以提高结果视频的可观性质量。该算法以在线方式工作,消除了缓存输入图像帧导致的延迟,具备不依赖于复杂的3D重建和长距离特征跟踪的优点,并有效避免了单应模型表达视频运动模型的误差积累问题。实验表明该算法能够有效对包含2D和较复杂3D场景的视频进行稳像,并且能够达到实时处理速度。     

基于改进IMM-UKF的弹道导弹再入段跟踪数据滤波

针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

基于尺度UKF小波网络的混沌时间序列预测

根据小波网络和Kalman滤波的特点,将小波网络的权重、平移因子和伸缩因子作为Kalman滤波的状态变量进行估计,提出一种训练速度快、泛化能力强的小波网络的尺度无轨迹Kalman滤波学习算法。然后,利用Rǒssler时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该算法进行了验证。仿真结果表明,该算法预测混沌时间序列收敛速度快,预测精度高,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得较好的预测效果。可以胜任混沌时间序列的精确建模和预测任务。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.