扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用

研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法

提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.     

反馈系统强镇定的区间算法

反馈系统强镇定不改变受控系统的传递零点 ,而受控系统的传递零点影响反馈系统跟踪参考信号和扰动抑制等能力 ;反馈系统可否强镇定还与两个受控系统是否可同时镇定有密切关系 .给出了判定和计算受控系统强镇定的一种新的算法———区间算法 .这种算法是一种大范围求解方法 ,能同时求出受控系统的全部零点 .     

布尔函数的Walsh谱绝对值分布及其性质研究

提出并研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布.指出布尔函数Walsh谱绝对值分布在仿射变换下的不变性,计算了n(n≤5)元布尔函数的Walsh谱绝对值分布,研究了Walsh谱绝对值分布与Walsh谱支撑和Walsh谱中非零取值个数以及其他一些密码学难题的联系,最后研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布的大小.     

从UML到FOM的转换方法研究

针对当前HLA存在的一些主要问题,将MDA的思想和开发方法引入到军事仿真系统开发中.针对HLA平台相关模型,提出了HLA的UML Profile.最后,基于XMI(XML metadata inter-change)规范开发了一个工具,能够很好地根据UML图自动生成OMT文件.     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

纯方位目标跟踪附加等价噪声及自适应处理

对多种航路下的等价量测噪声进行了分析和仿真,从中可以发现,在某些航路,由于敌我平台的位置摄动,造成附加等价量测噪声的迅速增大,因此必须对其进行自适应处理,文中给出了仿真结果。     

探索性分析工具EASim的设计与实现

探索性分析是一种研究深度不确定条件下复杂高层问题的分析方法.为使其能够有效地解决实际问题,需要探索性分析工具的支持.国内目前的探索性分析工具大都是面向特定应用开发的,缺乏规范化的探索性分析模型描述方法.采用扩展影响图作为探索性分析模型的统一描述规范,自主开发了通用型探索性分析工具EASim.介绍了EASim的功能结构、...     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...