舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来

考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

无人机对地目标多帧融合定位与误差收敛特性分析

对地目标高精度定位是无人机开展目标侦察、火力引导、效能评估等的重要前提,然而无人机对地目标定位精度受到误差因素多、传递链长等因素的制约。采用基于卡尔曼滤波的图像多帧配准对地面目标定位的方法,通过融合无人机获取的多帧目标图像,基于卡尔曼滤波方法,研究无人机对地目标高精度融合定位方法,并引入蒙特卡洛法进行仿真,分析基于卡尔曼滤波法多帧融合定位的误差收敛性、大小和分布,分析观测间隔、视线俯仰角等对误差收敛性的影响,形成若干提高定位精度的建议。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法。将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤波增益的调整值;将利用集员滤波得到的状态统计量以及两类噪声信息和调整后的滤波增益代入卡尔曼滤波体系,得到改进后的滤波算法。将提出的改进方法应用于不确定车辆导航系统中进行解算,仿真结果表明:改进滤波方法能够有效克服异类噪声的干扰,性能优于扩展卡尔曼滤波方法,对异类噪声具有较好的抵抗能力。     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。     

惯导系统动基座对准精度评估方法

弹载惯性制导系统空中对准是机载战术导弹发射前必须完成的任务,其对准精度直接影响导弹系统的制导精度。利用最优平滑技术对弹载惯导系统传递对准效果进行评估,是分析导弹系统的战术性能和惯导系统自身器件性能的有效方法。Rauch-Tung-Striebel(1965)提出了固定区间平滑算法,Meditch(1967)提出了固定点平滑算法;Bierman(1983)、Watamabe(1989)等许多学者对RTS算法提出了改进方法,这些方法在保证平滑算法中数值的稳定性和提高计算效率方面有了明显改善。针对固定区间平滑算法所适应的对象,分析了这类平滑算法的特点,提出了RTS固定区间平滑算法的改进方法;结合弹载惯性制导系统传递对准效果评估,进一步证明了分析的正确性。     

用DirectShow实现网络视频

目前市场上的网络监控技术一般用昂贵的硬件设备来支撑,投资较大。在深入研究微软的DirectX9.0的基础上,提出如何用DirectShow软件技术和普通的数字摄像头来实现网络视频的监控和实现技术,内容涉及通信协议、视频的编码与解码技术、视频的编码格式和COM组件编程技术等,最终的实验结果令人满意,且费用低廉,技术可靠,为在高速局域网内构建视频监控系统提供有效的技术支持。     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

联邦滤波器在INS/GPS/DVS组合导航系统中的新应用

针对某机载导航系统不能满足高精度导航定位需要的问题,采用了动态信息分配系数方法,提出了一种新的基于联邦滤波器的INS/GPS/DVS组合导航方案,通过对各子滤波器的信息分配系数进行优化,增强了组合系统的导航性能.仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了组合导航系统的精度和故障检测能力.