基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

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。     

机抖激光陀螺捷联系统姿态算法优化设计

机械抖动激光陀螺捷联惯性导航系统中通常要对陀螺信号进行预滤波处理以消除抖动偏频,数据滤波后其幅值和相位的变化引入了附加的姿态算法误差.为了减小此误差,研究了抖动解调滤波器的特性以及数据滤波对系统姿态算法精度的影响,推导了与滤波器匹配的姿态算法优化公式.优化算法仅修正了传统算法系数,不增加算法实现难度.仿真和实验表明,优化算法能有效减小滤波器引入的附加姿态算法误差,明显改善算法精度,有很高的工程实用价值.     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

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.     

伪卫星辅助的车辆组合导航算法

研究了采用伪卫星辅助的车辆组合导航系统,以及SINS/里程仪/伪卫星车辆组合导航方案、误差方程、联邦滤波算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,伪卫星加入车辆组合导航系统后导航误差可以得到明显改善.伪卫星是一种完全自主的导航定位系统,伪卫星辅助导航不会影响车辆的快速性和机动性,提出的采用伪卫星辅助的SINS/里程仪车辆组合导航系统是一种可行的战区内车辆精确导航定位方案.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.