SINS/北斗/GPS组合导航系统研究

对SINS、北斗双星定位系统以及GPS全球定位系统三者的组合进行了研究.应用联邦自适应卡尔曼滤波技术实现了SINS、北斗和GPS的组合导航,建立了组合导航系统的数学模型,并针对系统产生的量测延时和异步问题给出了较好的解决方案.最后对系统进行了仿真试验,仿真结果表明该组合导航系统具有较高的精度和容错性能,此方案具有较好的工程应用价值.     

STK北斗导航系统对GPS导航性能增强研究

为了进一步增强我国GPS用户的定位精度,提出了将北斗导航系统与GPS导航系统进行组合应用的方法,在此基础上,基于STK完成了PDOP数据的仿真.仿真结果表明,组合系统的性能得到增强、系统的定位精度得到提高.     

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航技术

为了提高自主水下航行器组合导航系统的精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)和多普勒速度声纳(DVL)导航为主、GPS卫星导航系统为辅的组合导航方法.通过Kalman滤波技术对组合导航的误差状态进行了估计,并采用反馈校正的方法修正SINS的导航误差.仿真结果表明SINS/DVL/GPS的组合导航可以有效地提高水下航行器SINS/DVL组合导航系统的导航精度,满足AUV远距离航行的精度需求.     

基于RTX的船用六自由度运动稳定平台控制系统的工程应用

以实际应用为背景,介绍了六自由度运动稳定平台的机械结构及其控制系统的设计过程.采用"双速度环串级控制结构"设计了三轴陀螺稳定平台控制器.针对三轴仿真转台和三轴陀螺稳定平台实时控制的要求,讨论了基于RTX的实时控制系统设计和实现方法.测试结果证明,基于RTX的六自由度运动稳定平台控制系统达到了系统的设计指标,实时性高、工作稳定可靠.     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中,引入广义H∞(鲁棒滤波器,以一定的精度为代价,换取满意的鲁棒性能.H(鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节,从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法.为验证算法的有效性,进行了Monte Carlo仿真.仿真结果表明,本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高,有很好的可实现性.     

基于多基地雷达探测传感器网的数据处理方法

多基地雷达组网能够有效地提高雷达的电子对抗能力和战场存活能力.介绍了雷达组网的基本原理,并初步建立了雷达组网在同步观测取样条件下的卡尔曼滤波模型.如何有效地将各个独立雷达系统传送给数据融合中心的初始卡尔曼滤波数据融合处理,是目前比较难以实现的问题.针对这个问题,提出了三种可行的联合卡尔曼滤波方法.     

凸优化算法在多导弹协同作战目标识别中的应用

针对多导弹协同作战目标识别的特点,分析了识别要素和识别数学描述,提出了利用凸优化理论建立满足多导弹协同作战系统需求的目标识别模型.通过分解代价函数,将模型转换为凸二次规划问题,并引入惩罚因子,利用牛顿迭代法求解该模型.仿真结果表明该识别模型有较好的识别能力和较强的鲁棒性.     

网络化作战系统中的多雷达时空数据配准

阐述了多个雷达数据空间配准几何坐标转换算法,建立目标运动和测量模型,在此基础上利用最小二乘法对多雷达异步测量数据进行时间配准,最后研究了在时空数据配准处理后基于扩展卡尔曼滤波的状态估计和误差估计,并进行了仿真验证,对网络化作战传感器网络建设有参考意义.     

一种陀螺随机漂移的高精度组合建模方法

随机漂移是制约陀螺精度的一个重要因素,提出了一种对陀螺随机漂移精确建模的方法.利用小波降噪技术消除信号中的高频噪声,再将降噪后的数据序列平稳化,对平稳化后的数据序列进行AR建模、卡尔曼滤波,得到陀螺随机漂移的估计量.用Allan方差等方法对仿真结果进行了检验,表明了该方法的有效性.该模型可用于补偿惯导系统中陀螺漂移产生的随机误差,以提高制导精度.