基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

综合体制设计--地空导弹武器系统设计新途径

采用相对体制雷达测量系的地空导弹武器系统的引导精度,已经过多年研究和努力,它是起伏误差和动态误差的综合产物.采用目标信号分离与滤波可进一步提高制导精度.首先可大大减小目标的起伏误差(约减小1/2).在大大减小目标起伏误差的新条件下,重新综合起伏误差和动态误差,可大大提高引导精度.     

惯性导航在线标定滤波技术

在整个惯性导航标定过程中,滤波性能的好坏会直接影响到在线标定的精度。首先描述了惯性导航的误差累积等系统特性;然后详细介绍了几种典型的滤波算法和鲁棒滤波技术所取得的理论成果及各自优缺点,并阐述了在线标定中的应用情况;接下来分析了在线标定滤波技术的发展趋势,介绍了一种新型滤波方法;最后提出在线标定滤波技术的研究发展方向。     

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。     

随机滤波模型在变速箱剩余寿命预测中的应用研究

摘要：基于变速箱加速寿命实验的振动信号,提取信号的多种特征参量．通过分析各特征参量的敏感性和稳定性,选择幅域裕度指标、峰值指标、波形指标和RMS（RootMeanSquare）作为特征参量,建立一种基于随机滤波的变速箱剩余寿命预测模型,给出剩余寿命后验概率密度的递推公式,设计了极大似然估计方法求解模型参数,并经实例验证模型的有效性和实用性．     

多维 AR 模型梯格滤波的一般形式及其在不同数据窗下的实现

本文以基本的矩阵代数为工具,对于多维AR模型推导了梯格滤波的一般公式。在此基础上,可方便地得到在不同数据窗下(如预加窗、协方差窗和滑动窗)的实现算法。