基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼波滤器的设计及应用

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的一般设计方法,并将此方法运用于舰船INS/GPS/Loran-c组合导航系统中。理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器的设计合理,算法具有全局最优性,能够提高系统的导航精度和容错能力。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

自行武器GPS/INS组合导航系统的设计

介绍了某自行武器的 GPS/ INS组合导航系统的设计方案 ,内容包括该系统的数学模型、信息融合和系统仿真。实验结果表明 ,该设计改善了系统性能 ,提高了导航定位的精度、可靠性和实用性     

快讯传真

美国国防部一委员会提出“新星球大战”计划;NASA展示可达十倍音速的新型飞机X43A;美陆军发展下一代战术因特网;美五角大楼开发电子战无人机;美研制机器动物部队;俄罗斯改进洲际弹道导弹以对付美国;俄罗斯加快武器更新步伐;英国第一支网络警察队伍诞生;英军将装备“新生代武士”音兵系统;     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

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。     

基于推广卡尔曼滤波算法的声测定位技术

本文针对声测定位的特点,提出了一种推广的卡尔曼滤波算法,通过该算法,我们可以获得弹丸的空间状态参数,进而应用Rugge-Kutta法可以反推出炮位,文中给出了估计外推误差方差的方法及计算机模拟结果。