基于全相位的同频融合分层算法

同频融合算法在处理频率快速变化的信号等应用中具有精度高、抗噪性好的优点,然而该算法实时性较差且精度受相位差测量影响较大。提出了基于全相位的同频融合分层算法,通过设计分层算法以减少多重循环中的冗余计算单元,可在不牺牲精度的前提下成倍降低运算量;采用全相位谱分析法降低相位差测量误差,明显改善了相位差补偿效果。理论分析与对比实验表明,该算法对同频融合过程有显著的改进效果。     

“沙海老兵精神”永存

正2013年12月17日,习近平总书记在十四师四十七团老战士的来信上作出重要批示,肯定了他们为屯垦戍边、建设边疆作出的重要贡献,希望用老兵精神激励更多年轻人为祖国边疆的长治久安和繁荣发展作出贡献,这令当时还健在的8名老战士激动不已。1949年冬,为及时粉碎聚集在和田     

空中目标运动参数实时测量系统

为了实现对飞机等远距离空中目标运动参数的实时测量,设计了目标自动跟踪测量系统,并对该系统的硬、软件组成及关键技术进行了研究。组建验证样机,进行软件框架设计及功能模块分析,通过实测实验详细测试了系统的工作性能。静态验证实验结果表明:测距结果稳定在1mm以内,方位测量结果稳定在5″以内。动态验证实验结果表明:对运动目标的实时测距误差为2mm,实时测距频率为5Hz;方位测量误差为0.05°,姿态测量误差维持在0.2°以内,方位和姿态实时测量频率均为20Hz。因此,系统满足空中目标运动参数稳定可靠、高精度的自动实时测量需求。     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

自行高炮火控系统动态精度模拟中的视觉测量方法

身管指向测量是实现自行高炮火控系统精度闭环测试中的一个难点,提出了一种基于计算机视觉技术的自行高炮身管指向动态测量方法。首先分析了身管及标志物位置关系,然后提出了基于九步旋转的身管指向角解算方法,最后针对实际中初始高低角解算不稳定的问题,提出了多幅图像联合寻优求解的方法。实验结果表明:所提方法高低角测量精度可达2 mil,基本满足实际要求。     

基于非线性技术的AUV组合导航新方法

针对小型AUV对低成本、微小型、高性能导航系统的需求,提出了一种基于MEMS技术的IMU/DVL组合导航新方法.分析了低成本惯性导航系统的特点和误差模型,为有效提高系统的导航精度引入多酱勒测速仪与微机械惯性测量单元相组合,并采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法设计组合导航系统的滤波器.仿真结果表明,基于UKF滤波的MEMS...     

考虑有损伤测量条件下的设备剩余寿命的建模分析

在有损测量的情况下,仅从退化数据本身出发所建的模型不能反映设备的真实退化过程.尤其在测量导致的设备性能退化量不可忽略时,不考虑测量耗损量将不能有效进行预测和评估.为解决这个问题,首先基于维纳过程建立有损测量的设备退化过程,进一步给出了相应模型的参数估计方法和基于贝叶斯理论的设备剩余寿命的实时更新方法,最后通过一个仿真示...     

供弹动作可靠性仿真研究

为了提高供弹机构的供弹可靠性,以某供弹机为研究对象,研究了供弹机的动作可靠性仿真方法,建立了其动力学仿真模型;利用编制的参数化驱动软件,实现了拨弹轮初始定位角度的参数化驱动;通过随机抽样确定拨弹轮的初始定位角,完成供弹机构的参数化驱动供弹仿真;结合可靠性应力强度干涉模型,计算了供弹机构的动作可靠性,并根据仿真结果优化了...     

基于相对观测量的多机器人定位

研究了多机器人队列利用相对观测信息在未知环境中进行同时定位的问题。当队列中某个机器人观测到另外一个或几个机器人时,利用这些信息来同时更新整个队列的位置及协方差矩阵,也即整个队列共享所获得的观测,来得到更精确的位置估计。每个机器人都携带内部及外部传感器,内部传感器感知机器人自身的运动,外部传感器能提供机器人之间的相对观测量,如相对距离和相对方位。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部及外部传感器信息,对多机器人队列进行同时定位;并对不同的观测量及机器人个数进行了仿真分析,给出了不同情况下的滤波器结构,研究比较了它们的定位精度。仿真结果表明,利用机器人之间的相对观测信息,可以显著提高定位精度。     

静止观测站下机动目标的推广卡尔曼角度跟踪算法

采用"当前"统计模型,提出了静止观测站下机动目标的推广卡尔曼角度跟踪算法,实现了对目标的角度跟踪和预测,并对此算法进行了Monte-Carlo计算机仿真.通过分析目标角度的误差均值与误差均方值,表明此算法有较好的角度跟踪与预测能力.