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.     

球坐标系下的解耦滤波算法

采用 CV和 CA模型 ,利用雷达的测量值 ,给出了一种在球坐标下的解耦滤波算法。基本思想是在球坐标下进行滤波 ,同时采用交互式多模型算法 ,以提高滤波精度 ,Monte- Carlo仿真分析证明了这种算法达到了预期的效果     

多媒体远程医疗诊断管理系统的研制

多媒体远程医疗诊断管理系统是医院进行现代化管理和诊疗的关键。论述了一个基于IP网的多媒体远程医疗诊断和病案管理系统的设计与实现。对研究多媒体远程医疗诊断管理系统的意义进行了阐述 ;重点论述了系统的设计目标、硬件结构、工作原理、主控模块和系统的特点 ;对系统的运行情况及推广应用前景进行了说明     

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。     

信息融合算法在空间飞行器自由段跟踪中的应用

针对空间飞行器在自由段运动的情况,在自由段创建轨道动力学模型,并讨论多基雷达观测下,基于UKF滤波的集中式融合与分布式融合的相关性能.在集中式融合算法中,运用了基于并行和序贯的滤波方法,在分布式融合方法中,运用了Bar?Shalom?Campo融合以及联邦滤波,并对比了几种滤波算法对在轨道自由段状态估计融合的适用性.仿...     

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。