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。     

不同战术环境中的CDMA体制探讨

本文根据扩频通信的基本原理,对不同的战术环境及应用条件,如何恰到好处地利用直接序列扩频通信的优点,最大限度地克服它的某些弱点进行了分析,并根据作者几年来主持研制的两个码分多址战术通信系统的体会和国外军民用ＣＤＭＡ通信发展的状况提出了几个不同战术环境的码分多址战术移动通信网系统方案设想,供有关通信决策机关和国内同行参考。     

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。     

Chirp 子脉冲步进频率雷达信号的探讨

从理论上分析了在步进频率雷达信号中采用线性调频信号（ｃｈｉｒｐ）作为子脉冲的可行性,重点讨论了目标运动对该种体制高距离分辨成像的影响。并提出了系统设计时的考虑。     

用相位梯度法校正超宽带雷达系统的相位误差

线性调频 (LFM)信号体制的超宽带雷达 (UWBR)系统的相位误差 ,会影响雷达系统脉冲压缩的结果。本文提出的相位梯度 (PG)算法 ,能够有效地估计系统相位误差 ,改善脉冲压缩的性能。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

空调工程中套片管式换热器扩展表面肋效率的研究

本文针对空调工程中常用套片管式换热器的整体套片特点,建立了两维整体套片的传热模型,采用有限差分法进行了求解,得到了两排正三角排列肋管扩展表面肋效率曲线,分析了几何参数的影响,通过对整体套片的无因次温度分布分析,指出了提高肋效率和节省材料的途径,对套片管式换热器的设计性能模拟分析和结构优化等具有指导意义。