先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法

根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

基于双天线GPS的一次调炮解耦模型研究

现有的压制武器自动调炮主要包括二次调炮和一次调炮两种方案,两种调炮方案难以兼顾调炮性能和造价成本。因此,在压制武器系统中采用成本相对较低的双天线GPS定位测向装置,在满足火炮调炮高精度的同时降低成本。最后结合四元数理论,推导出基于双天线GPS的一次调炮解耦模型,目前该模型已在若干项目中得到成功应用。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

敷设气囊的充水圆柱壳的声辐射特性

为降低充水圆柱壳受内部点声源激励时的水下辐射噪声,在其外壳上敷设气囊,形成气囊圆柱壳。为指导气囊圆柱壳的设计,将充水裸圆柱壳和充水气囊圆柱壳分别简化为单、双层无限长隔板。比较隔板、气体与水的波阻抗,分析气体声速与层厚对双层无限长隔板在平面声波入射时的低频声辐射的影响机理。分析表明,声速小的气体和适当的气层厚度可以降低双层障板的辐射噪声。采用声无限元法计算气囊圆柱壳的水下声辐射,结论与对隔板的机理分析吻合。优化设计出的充水CO2气囊圆柱壳的水下辐射声功率与远场辐射声压明显低于充水裸圆柱壳。     

65 nm工艺双层三维静态存储器的软错误分析与评估

新兴的三维静态存储器将代替二维静态存储器被广泛用于高性能微处理器中,但它依然会受到软错误的危害。为了能够快速、自动分析多层管芯堆叠结构的三维静态存储器软错误特性,搭建了三维静态存储器软错误分析平台。利用该平台对以字线划分设计的三维静态存储器和同等规模的二维静态存储器分别进行软错误分析,并对分析结果进行对比。研究结果表明二维和三维静态存储器的翻转截面几乎相同,但三维静态存储器单个字中发生的软错误要比二维静态存储器更严重,导致难以使用纠检错技术对其进行加固。静态模式下二维和三维静态存储器敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

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.