在应用计算机的实时系统中函数逼近和预报的新方法

本文按照时畴观点提出了一种函数逼近和预报的方法。所得到的逼近(或拟合)函数是动态过程的状态函数的逼近,因此,不仅可以达到良好的逼近效果,而且也能达到良好的预报效果。文中的实际例子也表明了这一点。这就说明比通常的(我们称为经典的)逼近方法要好,特别是预报达到了预期的效果。     

空中复杂目标的CAD建模及其电磁散射特性可视化研究

雷达目标的电磁散射特性对于目标的检测与识别具有至关重要的意义,文中给出了复杂目标的建模及电磁散射特性的可视化研究。利用3DSMAX和AutoCAD建立复杂目标的三维模型,介绍了两种建模方法:平板面元逼近和参数面元逼近。文中着重于平面元逼近方法,并给出了计算远区场和RCS的物理光学(PO)的近似积分结果。调用 OpenGL库完成目标的三维显示及散射特性的可视化输出,给出了导弹再入段的三维电磁散射和二维电磁散射强度分布。     

火炮射表数据处理数学模型

本文在分析总结国内外火炮射表数据处理方法的基础上,提出了广义最小二乘逼近准则和建立在这一准则基础上的广义多项式射表逼近模型。文中详细推导了广义二乘逼近公式系、广义正规方程组系数阵、常数阵的计算方法、广义正规方程组的解法及有关问题的扩展等,所有问题均给出了严格的数学描述。理论分析和计算结果表明,本文提出的模型速度快、精度高、适应面广,是一种先进的射表数据处理方法。     

环形区域极点/协方差约束下的模型简化设计

提出离散随机系统模型简化的一种新方法,即环形区域极点／协方差约束下的模型简化方法。这种设计方法的基本思路是构造指定维数的降阶模型,使其匹配给定的环形区域极点和稳态协方差参数,在系统的动态特性和稳态特性方面逼近给定的满阶模型。文中导出了期望的简化模型的存在条件及解析表达式,并提供了一个数值算例。     

坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法

针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法。基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降低切换增益,抑制系统的抖振。将滑模控制和神经网络逼近相结合,既保证了系统的鲁棒性又削弱了系统的抖振。仿真结果表明该设计能够有效地提高系统的动静态性能,优于经典的控制方法,为坦克炮控系统的设计提供了一种可行的设计方法。     

用线性规划法设计复系数FIR滤波器

讨论了在复Chebyshev逼近意义下设计复系数FIR滤波器问题。直接把复Chebyshev逼近问题离散化成有限维线性规划问题 ,再用单纯形法求解这种方法一直被认为只能设计实系数滤波器 ,而且计算量大、收敛速度慢。本文从直接离散化出发 ,推导出一种求解此问题的改进的单纯形算法 ,适用于设计复系数滤波器 ,极大地减小了计算量 ,提高了收敛速度。并证明了它与通过求解半无限线性规划的对偶问题而得到的改进的单纯形法是等价的。最后给出了算法的仿真结果     

神经网络的函数逼近理论

分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性；从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网（ＭＬＰ）逼近能力分析的基本方法及结论；分析了正则理论观点下的径向基函数网络（ＲＢＦ）的逼近能力；讨论了ＲＢＦ网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。     

火炮射表数据处理中的优化问题

本文详细讨论了火炮射表数据处理中的优化问题,提出了以集合论为工具建立在抽象代数理论基础上的快速选项法,文中对选项中的各种内容进行了充分的数学描述和讨论,给出了几个重要的定理和推论,并提出两种降阶广义正规方程组的求解方法。理论分析和实际计算表明,利用本文提出的快速选项法对给定任意精度可求出最佳的逼近结果。     

新型空间绳系机器人逼近动力学建模及控制

为弥补传统空间机器人操作范围小,风险高的缺点,介绍了一种新型空间绳系机器人系统。建立其任务核心的逼近动力学模型,基于反馈线性化技术和神经网络控制技术设计智能逼近控制系统,仿真结果验证了控制系统的有效性,为新型近距离空间操作技术的发展奠定基础。     

过椭圆外一定点作其法线的计算机实现

对过椭圆外一定点的法线作图问题给出了一种计算机实现的几何逼近方法。该方法以几何迭代逼近作图原理为基础,建立了新的逼近法线方程,从而避免了手工作图的低精度及实际操作时的繁琐,使过椭圆外一定点的法线作图问题得以在计算机上迅速获得解决,且可达到足够的精度要求。     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...     

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.     

RTDX与Matlab实现基于DSP的FIR滤波器设计

介绍了一种RTDX与Matlab结合设计基于DSP的FIR数字滤波器的方法.在VB中调用Matlab进行指定特性FIR数字滤波器设计,获得各阶权系数,然后调用RTDX,实时地向目标硬件传递该系数,从而实现了基于DSP的FIR数字滤波器精确设计,提高了DSP算法软件的设计效率.并对TI的RTDX技术及使用方法作了相关介绍.     

信号数字处理中抗混滤波器的技术指标分析及其设计

本文从信号处理设备对输入信号进行时域和频域数字信号处理的角度,论述了采用抗混滤波器进行抗混滤波的必要性.经论证提出了抗混滤波器的设计指标,进行了切比雪夫抗混滤波器的设计计算.最后对实现的抗混滤波器进行了性能测试,取得了满意结果.     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

用局部对比度信息改善图像质量

在图像的摄取和传输中,图像经常降质。为了改善图像质量,将信息熵的概念与图像的局部对比度信息相结合,提出了一种基于熵概念的非线性噪声的滤除方法,并进一步利用局部统计信息对图像进行增强。分别对模拟图像以及红外图像进行了试验,并与中值滤波、Lee滤波、Frost滤波等经典噪声滤波方法进行比较,实验结果验证了该方法的有效性。     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

加权采样的序列蒙特卡罗滤波技术

在处理非线性滤波问题时,常用的几种通过模型近似或计算近似的滤波方法均在某种特定的情况下具有适用性.近年来随着计算机处理能力的快速发展,提出了序列蒙特卡罗滤波方法,因其在处理复杂的非线性和非高斯问题时表现出强大的潜力而引起广泛关注.详述了序列蒙特卡罗滤波算法的基本思想和原理,对其关键技术进行了归纳分析,并指出了该方法亟待解决的一些难点问题.     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。