基于室内定位的改进PDR算法研究

针对惯导在室内定位中存在定位精度不高、航迹偏移较大的问题,通过对PDR算法的深入分析,提出了改进的PDR算法。该算法主要从3方面入手：1）设计FIR滤波器对数据进行预处理;2）对传统Weinberg模型进行改进,引入了新的参量作为步长估计的联合参考;3）对单步定位结果进行粒子滤波优化。改进后的PDR算法提升了步频检测精度,降低了步长估计误差,改善了航迹偏移问题。仿真实验结果表明,改进后的PDR算法优于原PDR算法。     

基于UIF-MPC仿真的UAV环航姿态控制研究

为解决无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）在算法结构冗杂和未知外部干扰的环境下控制系统操作难度大的问题,提出一种基于UIF-MPC融合的自适应全局快速终端滑模控制方法。考虑到在环境复杂、时间敏感及通信受限条件下给出UAV姿态运动观测模型;提出一种多控制变量交互的UIF-MPC融合滤波姿态算法,利用滤波器和PID控制器对模型不确定性和未知干扰进行补偿;根据UAV性能及饱和控制条件设定姿态设定控制参数并设定目标位置估计均方根误差,带入UIF-MPC模型并与传统单UIF模型进行比较。结果表明UIF-MPC融合模型可以较好融合系统需求,且在运动过程中具有较好的估计精度及机动控制的鲁棒性。     

军事需求评估的形式化建模分析

为更加科学有效评估军事需求,通过需求评估“阶段划分、对象确定、指标构建”等步骤,系统阐述军事需求评估问题;形式化语言对需求论证阶段的方案需求值、落实阶段的能力生成值和检验评估阶段的需求满足值等指标重点描述,研究了需求评估的预期走势;基于Kalman滤波思想对提出的形式化模型进行实验算例分析。结果表明：评估结果能够逐渐逼近理想值,误差可以收敛;评估周期、评估初始值、预测误差、观测误差等因素对评估走势最终结果产生影响;综合评估结果与分项评估指标之间为非线性关系。因此,本文建立的形式化模型能够表征需求评估的基本规律,相关研究成果可以为军事需求评估提供理论参考和支撑。     

基于最小模型集切换的变结构IMMPF算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。     

一种快速抑制单脉冲雷达角闪烁的方法

一种小窗口的快速中值滤波方法能够有效抑制比幅单脉冲末制导雷达角跟踪中的角闪烁。该方法根据比幅单脉冲雷达测角原理,在测角之后对测量结果以小窗口中值滤波的方式进行处理,最大程度上保留测角结果的细节信息又能够有效地抑制角闪烁,并且有较低的运算量。通过对仿真及实测数据的处理,表明该算法可以明显降低末制导雷达在接近目标时角闪烁的影响,有效提高雷达角跟踪精度。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

激光成像自动对焦系统的散斑噪声滤波算法

针对激光主动探测成像的散斑（Speckle）噪声影响自动对焦系统的清晰度评价函数曲线,从而影响对焦性能的问题,提出一种多方向线型加权形态滤波方法。实验证明：基于该方法构造的滤波器明显改善了激光图像清晰度评价曲线（即自动对焦曲线）的形状,降低了误对焦率,提高了自动对焦系统的稳定性。     

基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波

针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度.     

基于H∞滤波的机载单站无源定位技术

机载单站无源定位技术正成为当前精确定位技术的研究热点,基于方位角变化率,建立了空间定位模型,针对目标机动,噪声统计特性不确定等实战环境,引入鲁棒控制理论中的H∞滤波,提出了一种新的定位跟踪算法,仿真结果表明,该方法增强了定位系统的鲁棒性,具有较好的定位性能.     

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.