基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷；根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

H∞鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中，引入广义H∞鲁棒滤波器，以一定的精度为代价，换取满意的鲁棒性能。H∞鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节，从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法。、为验证算法的有效性，进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明，本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高，有很好的可实现性.     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。     

多基纯方位目标交叉定位中的非线性最小二乘方法

纯方位目标定位方法广泛应用于被动探测系统中,通常采用最小二乘方法对多基平台交叉定位结果进行估计定位.在纯方位定位估计中的最小二乘方法主要采用线性近似法,但难以满足实用中的非线性特性,因此导致定位精度难以提高.从非线性估计出发,利用牛顿迭代的非线性最小二乘估计算法对交叉定位结果进行估计,保留了二阶以上的观测误差,迭代趋于收敛.仿真结果表明与线性近似法相比,牛顿迭代法提高了定位精度,增强了定位稳定性,有效地改善了多基纯方位目标定位系统的定位性能.     

几种典型加密体制分析

简要分析了几种典型加密体制的基本原理,通过比较得出各种加密技术的优、缺点,及其应用领域和前景展望。结合我军指挥自动化发展过程中对安全保密技术的实际要求,选择了一种或几种合适的加密体制,对我军将要建设的指挥自动化系统(C~3I)所应用的加密算法提出了建议。     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点，本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

一种基于激光测距仪测距信息的新滤波算法

针对动能拦截器在大气层外完成反导任务的末制导滤波问题,利用激光测距仪的测距信息与导引头的测角信息,设计了一种非线性θ-D滤波算法.分析了这种滤波算法在实际应用中的一些问题,包括避免滤波发散的条件,权重系数阵的取值等.通过仿真验证,该滤波算法的精度高于工程上常用的α-β衰减记忆滤波.在该滤波算法的基础上,可以得到更精确的弹目相对运动信息,为进一步设计更先进的导引律提供了基础.     

一种基于变结构控制的制导律的设计

针对平面拦截问题,将目标机动作为一类有界干扰,利用变结构控制理论推导出对目标高速机动具有强鲁棒性的制导律.在非线性运动学模型的基础上提出了一种新的变结构制导律,该制导律不需要得到目标精确的加速度和速度方位信息,因而更便于工程实现.仿真结果表明,该制导律对目标的机动具有强的鲁棒性.