目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

卡尔曼滤波在坦克目标状态估计中的应用

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器(DSP)对一个实际算法进行了实验.实验结果表明目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差,因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行.同时,对于跟踪精度高、实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景.     

神经网络在比例导引目标定位和跟踪中的应用

本文主要讨论了人工神经网络在近程反导中的应用,利用共轭梯度法和黄金分割法对BP网络进行了改进。把BP网络和卡尔曼滤波结合起来,建立对目标定位和跟踪的数学模型。并且对该模型进行了模拟计算。     

一种模糊自适应INS/GPS组合导航方法

提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波新算法,即基于滤波数据残差构造一种模糊算法,以自适应控制卡尔曼滤波器的增益系数。从而可以消除异常的测量数据带来的影响,使滤波器的残差始终保持零均值,且使估计误差的协方差阵收敛,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真结果表明,该算法具有比常规卡尔曼滤波算法更高的导航精度。     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

基于方位角变化率的快速高精度无源定位方法

在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,根据运动平台对固定目标无源定位技术的特点,提出了一种通过方位角变化率信息对观测站与目标间距离进行解算的快速高精度无源定位方法。并通过仿真,验证了该方法是一种高精度、快速的定位方法,具有较强的通用性。其主要应用于机载无源探测设备对地面固定雷达站或其他辐射源定位,从而为引导导弹对其攻击提供必要的数据。     

潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法

结合潜艇适航性变量监测问题,研究了卡尔曼滤波器的原理和异常行为检测,分析了异常数据对卡尔曼滤波器影响,并通过新息分析和过程信号引入不确定性,给出了一种对异常数据进行剔除并对滤波器进行修正的方法.对潜艇适航性中的横摇进行了数值仿真,给出了经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的对比仿真结果.仿真结果表明:采用改进算法处理,可以有...     

高动态环境下GPS信号跟踪算法

在GPS导航定位系统中,高动态环境下产生的多普勒频移直接影响接收机跟踪性能.为了克服多普勒频移影响,对高速飞行旋转体GPS接收机跟踪环路进行研究.根据高速飞行旋转体GPS接收机载波信号的数学模型,提出在GPS接收机跟踪环路建立包含姿态信息的载波信号卡尔曼滤波模型,并对环路的跟踪性能进行MATLAB仿真.结果表明,此算法的跟踪环路带宽窄,能有效抑制噪声干扰,较好地实现了对旋转信号的跟踪.     

一种陀螺与星敏感器组合定姿算法

提出了一种利用陀螺与星敏感器进行组合定姿的方案.为了避免状态及量测向量选取不当而造成的误差,首先采用四元数法对卫星的姿态进行描述;接着分析了陀螺与星敏感器系统的误差源,选取误差四元数及陀螺的系统误差作为组合系统的状态,获得了系统状态方程;同时采用星敏感器的量测作为系统量测,并利用新的数学变换构得到更为准确的量测方程;最...