基于高斯和粒子滤波的AUV水下地形辅助导航方法

针对自主式水下无人航行器(AUV)长时间潜航时的精确导航定位需求,以多波束测深系统为水下地形测量设备,提出一种基于贝叶斯估计的AUV水下地形匹配导航模型。针对贝叶斯滤波后验概率密度函数的求解问题,用高斯混合密度函数近似状态的后验概率密度函数,提出了基于高斯和粒子滤波的水下地形匹配导航方法。基于多波束测深数据的回放式仿真试验表明,提出的方法可以有效近似地形匹配的贝叶斯滤波模型,具有良好的实用性。     

引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。     

基于极坐标的稳定UKF单站无源目标跟踪算法研究

单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要.结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种稳定的改进UKF算法,采用一组新的状态变量替代了原有状态变量,选取径向速度作为系统状态量,并将其初始估计误差控制在一定范围内,明显改善了目标跟踪算法的稳定性和收敛性.增加二次采样过程,取代了传统UKF算法的状态变量扩展,降低了算法的计算量,实现更容易.与现有的单站元源目标跟踪算法(如EKF、UKF)相比,算法具有稳定性好、收敛速度快、跟踪误差小的特点,是一种稳定的单站无源目标跟踪算法.数值仿真结果表明了算法的正确性和有效性.     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

激光陀螺漂移测试数据的处理与分析

根据获得的激光陀螺漂移测试数据,利用时间序列分析的方法对漂移数据进行了建模,得到了漂移数据的时间序列模型;在此基础上用Kalman滤波的方法对数据进行了处理;从时域和频域两方面对滤波结果进行了分析.结果表明,采用的建模和滤波方法能有效提高陀螺的精度.     

基于截断正态概率模型的模糊自适应跟踪算法

当前统计模型和截断正态慨率模型都需要预先设计目标最大机动加速度,不能适应各种机动情况.在截断正态概率加速度模型的基础上,提出了一种基于截断正态概率模型的模糊自适应算法.该算法使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,自适应各种机动情况.仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于"当前"统计模型和截断正态概率模型的跟踪算法.     

燃气发生器低频非稳态燃烧统计分析

针对冲压发动机地面试验需求,设计燃气发生器,通过试验统计研究其燃烧稳定性特征。结果表明:该燃气发生器发生低频非稳态燃烧的概率为32.7%,存在两种振荡形态。一种存在振荡主频,即低频不稳定燃烧;另一种没有主频,燃烧形态为粗暴燃烧。粗暴燃烧发生概率高且与余氧系数存在较强的相关性,低频不稳定燃烧发生概率低。两种形态的振荡能量分布位置不同。