基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法

提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

高频链路自动化（下）

ALE是HF通信的重要环节、网络化的基础。本文分别介绍2G－ALE、AQC－ALE和3G－ALE的链路建立协议、信息协议、信号结构、调制解调波形、ALE控制与管理功能、探测与信道选择。经分析比较可察觉HF链路的建立自动化程度越来越高。     

满足大动压模拟要求的试验弹道优化设计

为了解决弹道导弹在高海拔发射场进行飞行试验时的大动压检验问题,提出一种模拟大动压条件的试验弹道设计方法。针对发射场的实际特点,建立残骸再入的动力学模型与落区边界模型;将大动压模拟条件转化为过程约束,提出一种主动段联合优化策略。基于自适应模拟退火算法,分别设计了三组满足不同大动压模拟条件和各项约束的试验弹道,并给出了对应的落区调整方案,验证了该方法的可行性。设计结果表明,最大动压主要出现在一级,一级最大负攻角增加,则最大动压也明显提高;同时调整发射方位角和二、三级程序角可以保证试验弹道满足弹头落点约束条件。     

基于反步法的高超声速飞行器终端滑模控制

为了使高超声速飞行器在再入过程中完成姿态控制,在反步法的基础上将模糊自适应和终端滑模控制相结合设计控制器。对于姿态角动态,使用反步法和模糊自适应设计虚拟控制律;而对于角速率动态,利用终端滑模方法设计控制器,能够有效提高系统鲁棒性。稳定性分析说明所提方法可以保证系统状态的一致渐进有界性。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

频率步进雷达距离旁瓣抑制自适应脉冲压缩算法

在频率步进雷达中,通常使用逆快速傅里叶变换方法进行高分辨成像。由于逆快速傅里叶变换的距离旁瓣高,有可能造成强散射点旁瓣掩盖附近弱散射点或者弱小目标情况,限制了其在强杂波环境下的使用。为了抑制高距离旁瓣,近年来提出一种基于最小均方误差准则的自适应脉冲压缩方法。基于自适应脉冲压缩算法原理,推导了频率步进雷达距离旁瓣抑制算法。针对静止和运动目标场景,分析自适应脉冲压缩算法的旁瓣抑制性能。仿真结果表明,与逆快速傅里叶变换和加窗逆快速傅里叶变换处理比较,自适应脉冲压缩算法具有更好的旁瓣抑制效果,能够更好地检测强散射点附近的弱散射点或者弱小目标。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

航空发动机自适应模拟退火遗传算法建模

以阶跃输入响应进行模型的检验,提出了航空发动机状态模型的建立方法:在抽功法所建立的状态空间模型的基础上,利用自适应模拟退火遗传算法对A、C矩阵元素进行寻优,解决了状态空间模型的响应与非线性模型不能够很好吻合的难题。仿真表明,得到的状态空间模型无论是动态过程还是稳态过程都能取得较高的建模精度,为航空发动机分布式控制的研究奠定了强有力的基础。     

改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。