基于自适应滤波的GPS/INS数据融合算法

研究了高动态环境下的GPS/INS组合导航系统,重点讨论了基于伪距、伪距率的GPS/INS数据融合算法.借助于载体的运动模型、GPS系统和INS系统的定位误差模型,建立了组合导航系统的状态方程和量测方程,利用自适应Kalman滤波算法实现了GPS/INS系统的伪距、伪距率融合.最后,利用实测数据对数据融合算法进行了仿真,结果显示该数据融合算法能够增强组合导航系统的精度、可靠性和完备性.     

“大规模杀伤性武器”界说

本文沿循"大规模杀伤性武器"诞生、扩展、演变的路径,正本清源,将云谲波诡的"大规模杀伤性武器"一语纷繁杂陈、数目众多的定义归纳诠释为"核武说"、"自然灾难规模说"、"核、生、化武说"、"大规模杀伤/毁灭说"、"大规模颠覆性效果说"、"全数武器说"、"常规武器说"和"敌方武器/恐怖主义武器说"等8类界说,并对各类界说做一简要述评.     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

单个非顺序量测的异步航迹融合算法

针对雷达航迹中存在的非顺序量测问题,在标准卡尔曼滤波的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了用于解决单个非顺序量测一步滞后和多步滞后问题的异步航迹融合算法.通过在原A1算法和Al1算法的基础上融入平滑算法,提出了改进的A1算法和Al1算法,并进行仿真试验.仿真结果表明,改进后的算法能更准确有效的进行目标跟踪.     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。     

基于模糊卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法

为了估算锂电池的荷电状态,在研究与分析影响SOC值的因素及传统SOC估算方法的基础上,提出了对电池静置和充放电两种状态分别估算的方法。尤其在充放电状态下,以Thevenin模型为基础,建立易于工程实现的状态空间模型,采用模糊卡尔曼滤波实现了对电池SOC的估算。仿真结果表明,该方法可以提高电池SOC的估算精度。     

基于距离量测的主从式AUV协同定位方法

多AUV(Autonomous Underwater Vehicles)协同定位是多AUV协作系统研究的关键问题.通常在主从式协同定位中,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,主从AUV均装备水声通信装置.为了改善从AUV的导航定位精度,提出了利用主从AUV水声通信时间延迟测量二者之间的相对距...     

基于非线性技术的AUV组合导航新方法

针对小型AUV对低成本、微小型、高性能导航系统的需求,提出了一种基于MEMS技术的IMU/DVL组合导航新方法.分析了低成本惯性导航系统的特点和误差模型,为有效提高系统的导航精度引入多酱勒测速仪与微机械惯性测量单元相组合,并采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法设计组合导航系统的滤波器.仿真结果表明,基于UKF滤波的MEMS...     

大方位失准角下基于多捷联解算的快速对准方法

传统线性误差模型无法直接应用于大方位失准角的情况,而达到小角度误差的粗对准往往需要较长时间,不可避免地延长了对准时间.针对以上问题,提出了一种基于方位角区间划分的多模型并行处理对准算法.给出了方位角区间划分的方法,各区间以其中心值为初始方位角独立运行捷联解算算法和卡尔曼滤波算法,并分两种滤波校正方式给出了最优导航结果的选取方法.数字仿真结果和转台摇摆试验验证了算法的有效性.