基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

基于多目标的雷达组网传感器资源管理算法

在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。     

基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

信息融合系统中的多传感器优化分配

在舰载多传感器信息融合系统中,对传感器优化分配问题进行了研究.充分考虑目标身份和目标优先级等信息,依据最大信息增益准则,建立了传感器优化分配的数学模型,并对算法进行了仿真实验.     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

坦克车载多天线系统的布局仿真分析

为了研究坦克车载多天线系统的电磁兼容特性,针对天线系统性能优化问题,通过分析引起天线间干扰的因素得到提高系统性能的方法。采用电磁仿真软件CST对各天线的电磁特性和天线间的耦合度进行仿真分析。对比不同布局方案下天线间的耦合情况和装载到平台后的天线增益方向图,得出最佳的天线安装位置。分析过程和设计结果可为坦克车载天线布局设计及电磁兼容研究提供重要参考。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

L波段掺铒光纤放大器增益钳制及提高特性研究

报道了一种新型980 nm激光二极管(LD)泵浦高增益的掺铒光纤放大器(EDFA).通过加入中心波长为1 550 nm光纤光栅(FBG)可以明显提高增益,并分析了增益钳制的原理.实验得到其增益比无FBG结构EDFA提高8 dB,并得到了小信号输入时增益25 dB的有效钳制.     

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     

基于自适应原理的传感器增益故障诊断方法

基于自适应原理提出一种传感器增益故障诊断方法。首先将传感器增益故障表示为传感器偏差故障,再将其表示为执行机构故障,利用自适应原理估计出传感器偏差故障幅度,最后用最小二乘法估计出增益故障幅度。分别对有、无系统噪声和模型误差的情况进行了讨论,最后给出仿真结果