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。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

火控系统最佳采样率问题的研究

先从滤波器和信号的频域特性出发给出了滤波器在频域的采样率匹配原则。第二部分从滤波器预测误差最小的原则出发导出了一组求解最佳采样时间的方程,并给出部分计算结果。第三部分提出了速度平滑处理法,解决了提高采样率引起的速度估计误差增大的矛盾。随后给出了典型航路下,综合各影响因素的模拟跟踪结果,并与“×型”指挥仪的跟踪结果作了分析对比。最后提出了针对不同空中目标的最佳采样率的建议     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

卡尔曼滤波的心动阵列实现研究

基于Faddeeva算法可以实现各种矩阵运算 ,并且可以方便地映射到心动阵列结构上这一事实 ,提出了一种基于Faddeeva算法的卡尔曼滤波心动阵列实现方法 ,并在此基础上设计了两种处理器拓扑结构。分析结果表明 ,这两种处理器结构具有效率高、规整性好和易于扩展等特点。     

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．     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。