基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

潜艇纯方位跟踪中系统误差的消除方法

针对潜艇纯方位法水下目标跟踪过程中，如果存在系统误差，会导致收敛速度变慢，状态估计有偏的问题，提出了联合sigma点卡尔曼滤波算法。该算法不仅能消除系统误差对状态估计的影响，而且能减小线性化误差，提高滤波精度。仿真实验结果证明了算法的有效性和优越性。     

Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。