扩展状态UKF和水下地形匹配的捷联系统误差估计方法

捷联系统进入匹配区时导航一定时间后已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计并补偿可提高后续航行精度;通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,以地形匹配和深度压力传感器测量的位置信息和深度作为量测量,基于扩展状态UKF算法设计了误差估计滤波器,仿真研究了其估计效果,并与非扩展状态UKF算法进行了对比研究.仿真结果表明:所提出的方法可行,而且基于扩展状态UKF的误差估计方法相比非扩展状态UKF方法具有更好的估计精度,研究结论为匹配区内估计捷联系统导航误差提供了参考.     

并轨双基合成孔径雷达ECS成像算法

为解决大斜视角情况下并轨模式的CS成像误差较大的问题,基于单基地非线性CS算法采用扩展CS算法对斜视目标成像实现了改进,克服了双基地回波数据二维频域变换的困难,对高阶的耦合性进行了补偿.通过仿真验证了在斜视条件下,ECS(extend CS)算法对双基地合成孔径雷达(BiSAR)数据成像的有效性.     

真比例导引律的降维分析方法

提出了三维真比例导引律的降维分析方法。首先研究视线的运动规律,提出了视线的两种旋转角速度及其计算方法,建立了视线运动方程与新的弹目相对运动方程。其次通过对弹目相对运动的分析,发现在三维空间中存在视线瞬时旋转平面,可以在该平面内构造二维制导律,以应用于三维拦截问题的制导控制。然后将空间真比例导引律不加任何近似与线性化直接引入视线瞬时旋转平面,使其维度从三维降为二维,并对其制导特性进行了分析。最后通过仿真对比分析,验证了真比例导引律降维分析方法的有效性。     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

隶属度信息辅助的红外多目标模糊关联算法

针对红外多目标跟踪,利用红外序列图像中目标隶属度信息建立改进的多目标关联算法。该算法是基于模糊c均值聚类方法,以红外目标运动状态和背景环境变化引起的红外目标隶属度信息变化为选择门限,适时切换算法赋值策略,以提高特殊环境下多目标关联的适应性。通过仿真对比证明了该方法具有更好的跟踪精度和稳定性。     

资讯

大小事国内沈阳军区电纸书进班了。沈阳军区某部结合官兵特点,借助网络信息优势为每个班配备电纸书(一种类纸阅读器),定期更新图书内容,有效地激发了官兵多读书、读好书的积极性。南京军区全军首家"随军银行"诞生。     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

卡尔曼滤波在坦克目标状态估计中的应用

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器(DSP)对一个实际算法进行了实验.实验结果表明目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差,因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行.同时,对于跟踪精度高、实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景.     

极大等浓度点型二维COLLINS模型系统的固液相变

本文将Ｋａｗａｍｕｒａ和杜宜瑾等人的结果推广到二维三元系统,研究了极大等浓度点型的固液相变,所得相图与三维真实的合金相图相似。     

神经网络在比例导引目标定位和跟踪中的应用

本文主要讨论了人工神经网络在近程反导中的应用,利用共轭梯度法和黄金分割法对BP网络进行了改进。把BP网络和卡尔曼滤波结合起来,建立对目标定位和跟踪的数学模型。并且对该模型进行了模拟计算。