新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

基于状态约减的信息攻防图生成算法

针对攻防图构建中存在的状态爆炸问题,提出一种基于状态约减的攻防图生成算法。该算法在分析攻击者和目标网络特点的基础上,对独立状态节点的权限进行对比;其在保留最高权限节点的前提下,实现对低权限节点的约减,并去除冗余攻击路径。仿真实验表明算法具有计算复杂度低、能有效降低状态爆炸以及控制攻防图规模等优点。     

相控阵雷达LPI搜索方法研究

相控阵雷达可通过合理配置工作参数优化其性能。针对相控阵雷达在搜索目标时易受敌方电子侦察设备威胁的现实,研究了在保持搜索能力的同时,通过合理配置参数降低截获概率的问题。分析了影响相控阵雷达搜索状态LPI(Low Probability of Intercept)性能的主要因素,建立了截获概率模型与搜索能力模型,给出了3种参数调整策略。仿真试验验证了模型的有效性,并比较了3种策略的优劣。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。     

第19届国际信息融合会议及获奖论文评述

总结了第19届国际信息融合会议的总体情况和主要特点,通过对大会报告、分会场报告以及国际信息融合界一些著名专家团队发表论文情况的统计分析,提炼出国际信息融合界普遍关注的焦点和难点问题;通过对获奖论文的分析,了解到受大会评奖委员会一致认可的年度优秀成果和技术进步点;最后,面向高层信息融合中的不确定性处理,对信息融合领域的发展进行展望。     

多传感器定位误差对跟踪性能影响的研究

集中讨论了带有传感器定位误差的多传感器跟踪问题中的滤波方法 ,设计了两个基于一个非线性飞机等效机动模型的扩展卡尔曼滤波器 (EKFs) :最优 EKF(OF)和次优 EKF(SF) ,并应用于带有定位误差的多传感器跟踪问题中。 Monte-Garlo模拟结果表明定位误差对飞机的位置估计影响较大 ,但不影响速度或加速度估计 ;同时说明 OF的性能明显优于 SF。     

数据基故障诊断算法更新问题研究

机内测试被广泛应用于故障诊断、装备健康管理与预测等领域。针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新、样本数量不平衡、硬件条件限制问题,提出初步解决方案。利用基于密度的聚类和人工免疫方法处理原始数据;提出基于代表样本点的混合学习方法;利用支持向量机和仿真案例验证所提方法。结果表明所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。