统计线性化无序量测更新算法

在实际的多传感器系统中,由于各种传感器具有不同的采样率,预处理时间,以及数据通信延迟,因而会出现多个传感器量测不同步到达融合中心的现象。进一步地,当较早时刻产生的量测在较晚时刻产生的量测之后到达融合中心时,无序量测问题就出现了。针对离散时间非线性系统,提出基于统计线性化固定点平滑器的最佳统计线性化无序量测算法,它可以处理单步和两步延迟(甚至多步)无序量测,且能达到与重新滤波法相同的估计精度。     

惯性导航系统中的Kalman滤波技术

近年来针对在实际应用中出现的Kalman滤波精度低,甚至滤波器发散的问题,出现了多种改进的状态估计算法,研究了偏差分离滤波,自适应Kalman滤波,H∞滤波,鲁棒Kalman滤波,根据它们的特点,对于它们在惯性导航领域中的应用进行了论述和分析,这些算法对于提高Kalman滤波精度,增强滤波的稳定性,提高惯性导航系统性能具有一定的效果,同时具有广阔的应用前景。     

机动式指挥自动化系统电磁兼容性设计

电磁兼容性设计是机动式指挥自动化系统的重要环节。电磁屏蔽、滤波、接地等技术是电磁兼容性设计的重要方法。电磁屏蔽是抑制辐射干扰的一种有效隔离方法。滤波是抑制传导干扰最直接、最有效的方法,对于瞬态脉冲干扰,最有效的办法是采用脉冲吸收技术。接地的综合考虑,对产品电磁兼容性有至关重要的意义。针对机动式指挥自动化系统的结构和组成特点,给出了一些具体的电磁干扰抑制设计,对满足实际的电磁兼容性方面作出了有意义的尝试。     

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。     

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.     

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H∞滤波的无序量测更新算法

在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

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.