只有角度测量的机动目标非线性预测滤波器设计

提出了一种直接根据信息的机动目标跟踪非线性预测滤波算法,该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而将系统的初始状态偏差和机动目标的未知加速度的综合作用结果作为系统的未知输入,利用角度的测量信息直接估计出来。通过对不同机动形式的机动目标进行仿真,结果表明文章所提出的预测滤波算法具有优良的估计性能。     

位置误差压缩系数恒定时滤波与预测采样点数关系

在论证作战系统中时间与精度关系中,当位置误差压缩系数恒定时,曾引出了二乘滤波和一步预测采样点数不等式,在文献[2]进行了改进,本文最终给了二乘滤波与一步预测采样点数的精确结果。     

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。     

引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。     

加速度计交叉耦合系数高精度标定

为了在1g重力场用转台标定惯性导航系统加速度计交叉耦合系数,提出基于正交多位置递推滤波算法标定加速度计的方案,通过建立正交多位置标定模型,抑制了转台误差对标定精度的影响,设计基于马尔科夫递推估计滤波算法,克服了一般最小二乘集中估计中多维矩阵求逆算法误差。仿真结果表明通过28位置标定,加速度计交叉耦合系数标定精度可达到10－7 g·g－2（ RMS）量级。     

基于粒子滤波的雷达波束方位指向估计*

雷达波束方位指向估计是雷达侦察及精确干扰等雷达手段的基础和关键技术。传统估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此该文建立了波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,基于粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求,而多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求且多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。