非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。     

分级多模自适应滤波算法无人机控制系统故障诊断

应用标准的多模自适应滤波算法能够在较短时间内检测出控制系统的单一故障,但是当用于检测控制系统的双重和多重故障时,则需要建立所有可能出现的故障模型,而每一个模型都要对应一个卡尔曼滤波器,需要大量滤波器并行运算,大大增加了系统故障诊断时间,为了简化算法并减少计算时间,提出了一种用于复杂系统多重故障诊断的分级多重模型滤波算法...     

基于振动分析的坦克柴油机汽缸燃烧压力检测方法

针对在坦克实车上不易直接测量柴油机汽缸压力的问题,提出了一种通过测量柴油机汽缸盖振动信号来间接检测汽缸燃烧压力的方法。在某型坦克柴油机上同步测量了汽缸燃烧压力、汽缸盖振动信号和变速箱振动信号,利用自适应滤波方法滤除了汽缸盖振动信号中包含的变速箱振动信号形成的噪声干扰,利用配气相位从时间域分离出由气体燃烧压力激发的振动信号,利用Hilbert变换和小波分解方法分别提取了振动信号和压力信号的特征波形。建立了RBF神经网络模型,以汽缸盖振动信号的包络作为网络输入,实现了汽缸燃烧压力的间接检测。     

滤波对混沌信号分形维的影响

分形维数作为混沌系统的特征量,是分析混沌动力系统的重要工具,也是检测和识别混沌信号的依据.由于实际得到的混沌信号都存在着不同程度的滤波,忽略滤波影响会影响到分形维数的准确性.因此,通过理论推导,借助Lyapunov指数谱和Kaplan-Yorke维数,全面分析了从FIR滤波到一般的线性时不变滤波器对混沌信号分形维数产生...     

基于目标RCS加权滤波方法抑制角闪烁的研究

单脉冲雷达进入末段跟踪状态后,其测角误差主要来自于目标的角闪烁。利用目标(RCS)起伏与角闪烁线偏差绝对值之间的负相关性,采用目标RCS加权滤波的方法能够有效抑制角闪烁。仿真数据和实测数据的验证结果表明,该方法能够有效抑制单脉冲雷达角闪烁现象,具有较高的工程应用价值。     

自适应滤波的舰船综合导航系统信息融合技术

针对当前舰船综合导航系统应用环境较为复杂的实际情况,设计了一种基于极大似然准则自适应滤波的无重置联邦滤波器,该联邦滤波器相比常规的无重置联邦滤波器不仅可以提高系统稳定性,还可以提高系统的组合精度。将文中设计的这一联邦滤波器用于舰船综合导航系统设计中,并针对该设计进行了多次车载跑车试验,证明了该方法的正确性和优越性。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

U-D分解单步迭代滤波在飞行状态估计中的应用

针对单步迭代滤波常规算法数值鲁棒性差、滤波易于发散的缺点对误差协方差矩阵使用了 U - D分解 ,从而形成了一种基于 U - D分解的单步迭代滤波算法。该算法提高了数值鲁棒性 ,并且对相关的量测噪声有一定处理能力 ,应用于飞行状态的估计问题 ,获得了较为满意的结果     

分布交互仿真的实时性

分布交互仿真（简称ＤＩＳ）的实时性是ＤＩＳ时空一致性的重要保证。讨论了提高ＤＩＳ实时性的２个重要技术途径：采用绝对时戳技术提高仿真节点之间同步精度的时间标志技术和有效降低网络负荷以减少信息传输延迟的多向广播技术。     

论肯尼迪和约翰逊时期美台同盟的认知结构

美台同盟是典型的非对称同盟,具有一般非对称同盟常见的内在的不稳定性;而这种不稳定性的源头,是美台双方决策者判断形势和作出决策时心理认知状态的差异。运用认知心理学中的“认知相符效应”和“认知失调过程”这两种模式,审视肯尼迪和约翰逊时期的美台关系,我们可以看出美台同盟独特的认知结构。对认知结构的解读在一定程度上表现出肯尼迪和约翰逊时期美台关系的独特之处。