一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

人民防空地理信息系统设计构想

军事地理信息系统(Military Geographic Information System)是地理信息系统技术在军事方面的应用,是指在计算机软、硬件的支持下,对军事地形,资源与环境等空间信息进行采集、存储、检索、分析、显示、输出的技术系统,它     

基于磁通门/GPS 组合导航系统中的坐标转换算法

针对车辆导航系统中GPS定位信息和DR定位信息在电子地图中的显示问题,即84坐标和平面直角坐标到80坐标的转换问题,使用WGS84大地坐标-空间坐标-WGS80大地坐标的转换算法,实现了GPS定位信息的电子地图显示;针对平面直角坐标和80经纬度坐标的转换问题,提出了一种基于距离的平面直角坐标转换算法.通过实际跑车实验,证明了上述算法计算量小、实时性好,可以真实地反映车辆的运动轨迹.     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

差分GPS/惯导组合导航系统

本文简述了提高GPS定位精度和系统性能的两条主要技术途径(差分GPS、GPS/INS组合)的特点和问题,提出了差分GPS/惯导组合系统方案,研究了组合系统的卡尔曼滤波器设计并作了计算机模拟仿真。仿真结果表明,差分GPS/惯导组合导航系统可以达到1～2米的实时定位精度。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

用坐标空间重正化群(PSRG)方法求解二维正方格子铁磁系统的临界指数

本文采用坐标空间重正化群方法(PSRG),对二维正方形点阵最近邻伊辛模型铁磁系统,求解了五个自旋组成块体的临界指数,在块体哈密顿量中保留到的量级。将本文结果与伊辛模型严格计算的理论值、各种临界指数的实验值、以及二维三角点阵三个自旋组成块体的临界指数计算值相比较,可以看到,本文的计算结果均比三角点阵三自旋组成块体的计算值有所改进。     

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。     

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。     

减速伞拉出时间测试误差的修正

减速伞拉出时间是描述低空低阻伞弹弹道特性的重要参数之一,在研究某低空低阻伞弹投弹表编拟方法时发现,拉出时间的测试数据有较大误差,制约着其它弹道参数的正确确定和投弹表的编制精度。笔者利用实测坐标数的差分特性对实测拉出时间进行了修正,该方法有利于提高投弹表编制精度和改进拉出时间的测试手段。