利用波达方位角及其变化率对运动辐射源的无源定位

阐述了利用波达方位角及其变化率对地面运动辐射源进行无源定位的原理,通过Jacobi矩阵推导出可观测性表达式,讨论了不同相对运动状态下的可观测条件.提出了融入波达方位角变化率信息的MGEKF(修正增益的扩展卡尔曼滤波)算法,并通过仿真与只利用方位角信息的MGEKF算法以及经典的EKF(卡尔曼滤波)算法进行了比较.     

毽球运动在新疆中小学推广的可行性分析

本文通过介绍毽球的特点,从新疆中小学体育教育现状出发,探讨毽球这项民族传统体育项目在新疆中小学体育教学中推广的必要性和可行性,为丰富当前中小学体育教学课程资源提供一些方法、手段和思路,并对民族传统体育项目的传承有积极意义。     

舰炮弹道估计的卡尔曼滤波算法

针对舰炮弹道观测校正中的弹道最佳估计问题,提出了转换卡尔曼滤波算法,在三维空间里对观测弹丸飞行轨迹进行滤波,估计最佳弹道。给出了具体的算法并用某型海军舰炮进行了仿真,取得了较好效果。     

基于分布式信息融合的多舰纯方位跟踪

提出一种基于信息融合的分布式多舰纯方位跟踪算法 ,该算法采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器 ,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。计算机模拟结果表明 ,该算法能满足工程应用的要求     

基于频谱与小波分析的卡尔曼滤波器监控技术

新息是卡尔曼滤波中预测量与量测的差值,它是表征滤波器稳定性的重要信息.通过对新息进行小波分析,并与其频谱相对比可以清楚地了解量测干扰信号对卡尔曼滤波器的影响,为对不同的干扰信号采取不同措施提高卡尔曼滤波精度提供了借鉴.     

三维雷达跟踪改进的卡尔曼滤波设计

本文探讨了三维雷达的跟踪问题。在高度非线性情况下,通常的跟踪滤波器设计依赖于一阶(或线性)近似,结果导致滤波器的收敛性和稳定性很差。对于两种不同类型的三维雷达量测,本文开发了能够克服这些不良影响的简单滤波算法。对每一种雷达量测,经过坐标转换,通过估计雷达量测固有的非线性,可以获得量测协方差的精确表达式。在表达式的基础上,应用代数计算和合理的近似,可以产生简单的滤波公式。产生的滤波方程与广义卡尔曼滤波(EKF)公式相似,并提供了一些用于雷达量测的线性卡尔曼滤波的有用见解。模拟结果表明本文提出的方法对解决量测的非线性是非常有效的。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

用于数据链信息处理的PDA算法设计与实现

数据链系统处理雷达数据信息时,要求一个跟踪算法能够更有效地滤除杂波,消除虚警。在单传感器环境下,若落人相关波门内的回波多于一个,那么这些候选回波中可能都是来自目标,也可能由杂波产生。概率数据互联算法(PDA)能充分利用跟踪门内的回波,具有较小的误跟、丢失目标的概率和计算量较小的优点。通过实现 PDA 算法,证明了它在杂波环境下可以取得好的跟踪效果。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

提高惯导系统Unscented卡尔曼滤波实时性技术

Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目.通过构造n 2个样本点来捕获n维状态变量的均值和方差,提出了将这种方法应用于惯性导航的初始对准.仿真结果表明在同等滤波精度的情况下,该方法比UKF计算效率更高,实时性更好.