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.     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

基于K-矩阵残差的航天器姿态确定自适应算法

在航天器姿态确定时,针对由于模型误差而使滤波发散的情况,根据协方差匹配的方法,提出一种基于K-矩阵残差的自适应姿态确定算法.通过调整滤波器中的噪声协方差,得到一种在线最佳姿态四元数的最小二乘拟合递归算法.针对传统残差定义的不足,根据K-矩阵的几何性质,设计适应的残差和标准,来解决这一问题.针对高值的残差可由测量噪声或过程噪声的建模误差引起,或由两个共同引起,分别对测量噪声自适应滤波和过程噪声自适应滤波进行了研究.仿真表明,此种算法效果较好.     

在组合导航中应用H∞滤波来提高精度的研究

目前,Kalman滤波在组合导航中的应用已很广泛,但是,在系统模型和干扰噪声不确定的情况下,误差出现发散,精度下降.H∞滤波由于对系统模型不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性,可以提高滤波性能和精度.对这两种滤波方法用于导弹组合导航中的性能进行了分析.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法.     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统对目标的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数信息进行滤波。采用最小二乘滤波方法,通过对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后采用5点滤波实现方式对滤波效果进行了检测,实践证明最小二乘滤波在该型火控系统信息处理中取得了较好的效果,改进了该火控系统的性能。     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

舰载武器系统目指精度预估模型研究

针对舰载武器系统中的目指精度预估问题,基于卡尔曼滤波理论导出了目指距离精度、目指方位精度、径向速度精度与目标航向精度的数学模型,结合最小二乘滤波建立了这些指标参数的简化计算公式,并利用仿真航路进行了验证,结果表明简化公式物理含义直观明确,预估误差在合理范围之内,能够为武器系统目指精度指标的确定提供理论依据,同时为目指精度参数的在线预估提供支持.     

最小二乘滤波在目标跟踪中的应用

根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,基于最小二乘法通过设计综合预测器的方法,并结合坐标变换得出目标的预测位置信息。这种方法结合了线性预测器与平方预测器的特点,对于目标跟踪过程中的预测更加贴近,且能减少跟踪算法的计算量;对于实现导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。