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。     

面向联合作战行动设计的态势差分析机理研究

文章介绍了态势差的概念内涵,分析了在设计联合作战行动时为什么要分析态势差,阐述了如何分析态势差。态势差分析是工程化作战筹划的一个环节,研究态势差分析机理,能为作战行动设计提供有力支撑,提高作战筹划效率。     

利用构造性仿真评估导弹精度

通过对导弹落点散布的构造性仿真获得了落点(均值与方差)的验前分布参数,通过与现场试验数据的相容性检验获得了验前信息的可信度,在考虑验前信息可信度的情况下获得了命中点的均值与方差的验后Bayes估计。算例表明该方法对于仿真信息的应用合理可信,考虑可信度下的Bayes估计具有较好的置信度。     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计

首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时天线阵元的电流分布,给出了计算电流的解析式,并仿真计算了单元直线阵的电流分布。然后以等效网络法为基础研究互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计性能,仿真实验表明在互耦影响存在时MUSIC算法失效,而修正MUSIC算法仍然具有良好的DOA估计性能。     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

交会对接中雷达测量信息的最优估计

基于目标飞行器与追踪飞行器交会对接这一应用背景,对于追踪飞行器上交会雷达对目标飞行器的原始测量信息(斜距、方位角、俯仰角,甚至径向速度),通过建立适当的目标模型以及观测方程,很好地对2个飞行器的非线性相对运动规律、追踪飞行器绕地球高动态旋转特性、追踪飞行器姿态偏差进行了补偿或修正,实现了最优估计,并通过仿真进行了验证。     

冰天雪地练兵忙

隆冬时节,松嫩平原腹地边降大雪,寒气袭人,滴水成冰。在气候极其恶劣的情况下,黑龙江某预备役高炮师为锤炼官兵作战能力,组织所属部队拉开了冬季抗严寒训练的帷幕。     

HLA中仿真模型的验证

仿真模型的验证是根据模型预期的使用目的,判定模型和现实世界客观事物的符合程度,对于不同的问题可能有不同的方法。RTI使用UDP多点传送实现快速传输,因此在传输数据时容易产生信息包丢失的现象。本文对一个传统仿真模型进行了改造,使其与HLA兼容,并据此对模型验证进行了案例研究。     

防锈剂对两栖装甲装备溶剂型防锈油抗盐雾性能的影响

为优选出适用于两栖装甲装备溶剂型防锈油的防锈剂,先后进行了防锈剂的单因素试验和正交试验。通过盐雾试验,考察了几种防锈剂及其复合防锈剂的抗盐雾性能。结果发现,由质量分数为6%的羊毛脂镁皂、10%的石油磺酸钡、2%的二壬基萘磺酸钡和5%的N-油酰基氨酸十八胺组成的复合防锈剂具有优异的抗盐雾性能。