基于弹道目标重诱饵摆动的微多普勒及其特征提取研究

通过巧妙地引入目标初始坐标系,并利用目标初始坐标系和目标坐标系的关系,建立了再入初段重诱饵摆动的数学模型,推导出了重诱饵摆动的微多普勒理论公式.首次提出了用时域自相关法和频域倒谱法来提取微多普勒变化周期,并用傅里叶变换法提取微多普勒的最大值,仿真结果证明了上述方法的正确性和有效性.     

序贯滤波在双站无源定位中的应用研究

自卫噪声干扰条件下,制导雷达失去距离信息,无法完成对目标的跟踪任务.双站无源交叉定位是对抗自卫噪声干扰的一种常用手段,但存在计算量大、信息传输延时大等问题.提出双站序贯滤波方法克服交叉定位存在的不足,证明了序贯滤波的可观测性,仿真结果验证了提出算法的正确性.     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.     

多坐标系中的分布式和联邦式数据融合算法

在坐标转换误差条件下,引入kalman滤波算法的两个重要公式.分析多坐标系传感器系统中分布式kalman滤波算法的特点.在此基础上提出一种改进的联邦式滤波算法.新算法中.通过对量测方程和坐标转换方程的变换,使得本地处理器利用本地坐标系中的量测值,通过kalmam滤波算法直接得到参考坐标系下的状态值.相应的,kalman滤波算法也要根据这种数学变形作适当的修正.这样,在联邦式算法中,仅仅需要一次坐标转换就可以得到状态的全局估计,因此,滤波精度比分布式算法有所提高.仿真的结果也证实了这种性能的改进.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

一种解决纯方位跟踪问题的新的最小二乘模型

对纯方位问题进行了描述,对解纯方位跟踪问题的传统最小二乘滤波方法进行了研究,并给出了具体的计算模型.通过拓展传统方法中待估计变量的维数和公式推导,提出了解决纯方位跟踪问题的一种新的最小二乘模型,并将其与传统的基于最小二乘原理的模型进行了分析与仿真比较.仿真结果表明,传统方法受初始方位误差的影响较大,新模型不受初始方位的影响,可作为传统计算方法的一种补充.     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

一种新的线性最优滤波器的设计与研究

针对一类未知机动目标设计了一种线性最优滤波器.该滤波器采用有限记忆模型作为滤波模型,模型参数用动态最小二乘方法辨识得到.由此得到的滤波器称为基于辨识有限记忆模型的线性最优滤波器.有限记忆模型克服了时间多项式模型(如CV模型、CA模型、Singer模型等)对目标物理特性的依赖性,它从目标运动轨迹入手对目标运动特性进行描述,更适合于战场未知目标的跟踪滤波.通过原理分析和Monte Carlo仿真实验验证了该滤波方法的有效性,并且和Kalman滤波方法进行了比较.