反潜巡逻线中声纳浮标的作战使用与搜潜方法

声纳浮标是一种效果好、受地域限制较小、使用方便的探潜设备,利用声纳浮标阵搜索潜艇需要考虑的因素很多,其中最重要的是发现概率。主要研究了使用声纳浮标在巡逻线搜索时的浮标阵的布设方法和布阵要素,讨论了发现可疑信号后对接触进行识别时的浮标布设模型,并分析了浮标间距对巡逻线搜潜的影响,对作战中布设浮标阵有一定参考意义。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

基于声纳浮标的反潜直升机应召搜潜仿真研究

反潜直升机使用声纳浮标应召搜潜是其搜潜的主要方式之一.在分析声纳浮标应召搜潜特点的基础上,对仿真环境进行假设,并建立声纳浮标应召搜潜蒙特卡洛法模型,通过仿真试验对反潜直升机在一定条件下使用声纳浮标应召搜潜时声纳浮标间隔系数、螺旋系数、浮标数目和搜索阵型进行研究.得出的结论对于制定反潜作战方案具有一定的参考价值.     

目标和环境特性对主动声呐浮标作用距离影响研究

主动声呐浮标的作用距离不仅和自身设备性能有关,还和目标运动特征及环境特性有着密切的关系.通过建立潜艇目标运动、海洋混响的数学模型,利用浅海平滑平均声场理论推导了潜艇深度变化后主动声呐浮标的作用距离,讨论了潜艇采用不同航深以及海洋混响对主动声呐浮标作用距离的影响,并进行了仿真.结果表明,目标和环境特性对主动声呐浮标的作用距离有重要影响,为航空搜潜训练提供了理论依据.     

应召反潜条件下浮标阵型规划研究

以圆形阵和直线阵为例,在充分考虑目标态势的基础上,建立了应召反潜条件下的浮标阵型布放模型。给出了一种搜潜概率计算方法,并基于此对建立的阵型模型进行了仿真验证。仿真结果表明,所建立的阵型模型是合理的。     

基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法仿真分析

针对接收机定位动态适应性需求,分析了采用扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法,给出了基于扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法的数学模型,基于采集卫星信号模拟器输出的射频信号与程序生成的接收机中频信号,从动态适应性和跟踪灵敏度两个方面,仿真分析了基于标准卡尔曼滤波和基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法性能。仿真结果表明,基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法在动态环境中具有更好的跟踪性能,且能够改善跟踪灵敏度1 dB,这表明其对复杂应用场景具有更好的适应性。该分析结果能够为算法工程化提供参考和借鉴。     

有/无人机协同使用声纳浮标应召搜潜研究

有/无人机混编协同反潜作战可以发挥有人机和无人机的互补优势,极大提高反潜效能,是未来航空兵作战的重要方式。针对有/无人机反潜特性,分析了有/无人机使用声纳浮标协同应召搜潜过程和方式。以反潜机布设声纳浮标、无人机进行监听为前提,提出了无人机监听航路的代价函数,以此分析了无人机最优监听航路,计算结果表明监听方案的可行性,对有/无人机协同反潜作战具有一定的参考意义。     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标航迹跟踪

针对高速飞行目标航迹跟踪问题,进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究.首先建立目标跟踪的数学模型,确定了系统对应的参数及状态方程,进而将线性卡尔曼滤波器进行扩展,将函数形式的滤波模型在函数自变量估计值附近进行泰勒级数展开,求导获得相应雅克比矩阵,在获得观测及系统误差的基础上,得到针对此问题的扩展卡尔曼滤波方程.仿真结果表明该方法的有效性.     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

基于联邦卡尔曼滤波的组合导航定位算法

在传统的GPS/INS紧耦合组合导航系统中,由于伪距和多普勒频移误差的存在,系统存在一定的误差偏移。针对这种误差偏移,设计了一种联邦卡尔曼滤波组合导航算法,该算法采用二级卡尔曼滤波器,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,与INS模块结算出的信息进行修正处理,再通过主滤波器得到紧耦合算法的INS解算结果校正量和定位位置最优估计。通过计算机仿真结果分析表明,该方法相对于传统的紧耦合组合导航算法可以有效减小误差,具有一定的理论价值和实用价值。     

基于MGEKF的单站无源定位跟踪算法

单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单,系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度以满足实时化需求,在现有的基于多普勒变化率的单站无源定位算法的基础上.详细推导了基于MGEKF的定位算法以解决EKF算法的不稳定性,并通过计算机仿真比较了两种算法的性能,结果表明MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.     

舰载无源被动定位与卡尔曼滤波

根据舰载无源被动定位的特点,论述了用舰载雷达侦察设备通过测向对敌舰载雷达进行定位时,采用卡尔曼滤波提高被动定位精度及跟踪精度的原理和方法,为导弹进行隐蔽攻击奠定了基础。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。