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。     

系统辨识在建立舰船电力推进动态模型中的应用

舰船电力推进是一个复杂的船—机—电系统。对其动态特性的研究,利用现有的基于理论分析建立机理模型的方法,就会遇到分析过程繁杂、模型适用性差的实际困难。本文则利用系统辨识方法建立舰船电力推进系统的动态模型,通过一个具体的船模实验及辨识计算,确定模型的结构和参数。为了克服相关噪声的影响,参数估计中采用了增广矩阵法。并对模型从拟合程度和收敛性两方面进行了检验,结果表明,上述方法所得到的动态模型是适用的。     

基于数据补偿的雷达系统误差估计

建立了多雷达情况下的系统误差观测模型,分析了系统的可观测度,得出系统可观测度和观测数据的空间分布有关的结论.在此基础上,通过数据补偿的方法,产生一个使系统可观测度较大的补偿观测集,用于误差估计.仿真结果显示,使用补偿观测集估计雷达的系统误差,能够获得更优越的估计性能.     

一种多方位一距离目标定位的最小二乘伴随估计器

对纯方位最小二乘估计器,在已知某时刻一个观测距离的情况下,导出了一种伴随型的目标速度估计器．该算法嵌入原最小二乘估计器之中,计算简单且便于工程应用．     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进LMS算法*

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

基于多点空间直线拟合的调炮精度检测方法

针对火炮身管上标记两个点检测调炮精度受制于单个空间点坐标测量精度的问题,提出通过增加身管上标记点的冗余数量来提高调炮精度的检测方法。应用最小二乘原理对多个空间点进行直线拟合,并采用Monte Carlo方法对身管指向的测量精度进行分析。结果表明:标记4个点、5个点、6个点和7个点与标记2个点(传统方法)相比,其身管指向的测量精度分别提高了约6%、18%、19%和21%。该方法适用于对调炮精度检测要求较高的场合,综合考虑工作效率和测量精度这两个因素,推荐标记5个点测量身管指向。     

基于灰色系统理论的设备状态监测系统设计

介绍了设备状态集中监测系统的构建和灰色系统理论在设备状态预测中的应用原理及方法．利用Matlab提供的基于最小二乘法的非线性曲线拟合函数能方便地求解一阶灰微分方程,从而得到原始数列的预测值表达式．应用实例表明,基于灰色系统理论的预测模型适用于小样本不确定问题的研究,预测精度高、实现容易．基于灰色系统理论的设备状态监测系统的研制对于科学制定维修计划,改进设备的管理维护手段,确保试验任务的质量和进度具有重要作用．     

一种多站无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达系统面临的4大威胁,多站无源联合定位系统被广泛采用。航迹起始是多站无源联合定位系统对目标进行跟踪的首要问题。分析了多站无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,在有源定位系统航迹起始的逻辑法基础上,利用辐射源参数构造多维相关波门进行关联判定,并采用基于最小二乘法的直线拟合方法对航迹作平滑处理,提出了一种针对多站无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。