基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于Prony算法的大型结构振动信号降噪方法

以去除力锤激励下大型结构振动信号的背景噪声为研究目的,分析了背景噪声产生的原因及结构振动信号的特点,提出了将Prony算法应用于降噪的方法。该方法首先用一组衰减余弦信号分量之和来拟合原始信号,得出各衰减余弦信号的参数,然后根据振动信号的特点从中识别出背景噪声并构造其数学表达式,最后进行降噪处理。运用传统Prony算法和改进Prony算法分别对仿真信号和实测信号进行降噪处理,其结果证明了Prony算法的有效性,且改进的Prony算法具有更高的识别精度和更好的降噪效果。     

基于多帧的帧同步检测

阐述了帧同步检测的实质,分析了利用大数判决和基于统计的多帧检测算法,并对上述算法进行了仿真。由仿真结果可以看出,多帧检测的性能显著提高,并且多帧检测信噪比的适用范围比单帧的宽。     

弹炮结合防空武器系统毁伤概率分析与仿真

针对弹炮结合防空武器系统毁伤概率是决定系统效能的关键问题,分析了决定系统精度和毁伤概率的主要因素及其相互关系.以单枚导弹对目标的毁伤概率和高炮一次点射对目标的毁伤概率为目的,建立了弹炮结合系统毁伤概率分析模型.通过计算机仿真得出了一定航路条件下对典型目标射击,高炮一个2S长的36发点射的平均毁伤概率为40%,单枚导弹的平均毁伤概率为63%.在2枚导弹和2个点射的情况下,系统总的毁伤概率可达97.8%.     

基于匈牙利算法求解的火力分配问题

匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式.针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值.     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

基于核相关滤波的视频卫星目标跟踪算法

随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向.针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪.该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利...     

基于改进局部投影算法的非线性时间序列降噪

改进了非线性时间序列降噪的局部投影算法,并应用此算法对含噪Lorenz混沌信号进行降噪,将其与小波分析降噪效果进行比较,实验结果表明:改进的局部投影算法对非线性信号降噪效果十分明显。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。