多机器人最大熵博弈协同定位算法

研究了多机器人观测到同一目标时的协同定位问题。建立了各个机器人相对观测一致程度的数学描述模型,进而提出用基于极大熵准则的最大熵博弈获取使相对观测一致程度最优的协同定位方式。针对博弈结果的多样性,相应地改变观测方程的雅克比矩阵,推导了可适应多机器人各种博弈结果的扩展Kalman滤波协同定位算法。仿真实验表明,方法可实现机器人团队在协同定位时有选择、更高效地共享相互间的观测信息;在保证协同定位精度提高的同时有效地消除了多机器人相对观测信息间的冲突。     

复杂系统维修性综合评估技术

分析了复杂系统使用期间维修性水平动态变化特点,研究了复杂系统在使用中维修性数据特点、类型和分布确定方法,建立了复杂系统使用期间维修性指标综合评估模型,提出了维修性增长极大似然评估方法,为复杂系统维修性指标计算和评估提供参考。     

相控阵雷达导引头的惯性视线重构北大核心

针对弹载相控阵雷达导引头的惯性视线重构问题,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的视线重构方法。与传统方法相比,提出的方法无需对导引头测量的角信息使用微分网络,避免了对测量噪声的放大。仿真结果表明,该方法可有效地重构视线角,从而进一步提高视线转率的估计精度。     

基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法

针对卫星干扰源定位系统中时延估计的问题,在研究经典的广义互相关和二次相关时延估计算法的基础上,为避免不同加权系数的选取对广义互相关时延估计精度影响差异很大这一缺点,提出了一种基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法,该算法利用自适应滤波器对信号和噪声的先验知识需求较少、具有自动调节自身参数的能力,首先对信号进行前端滤波处理,再将处理后的信号进行二次相关,最后利用希尔伯特差值法对相关峰值进行锐化,以获得较为精确的时延估计结果。     

基于室内定位的改进PDR算法研究

针对惯导在室内定位中存在定位精度不高、航迹偏移较大的问题,通过对PDR算法的深入分析,提出了改进的PDR算法。该算法主要从3方面入手：1）设计FIR滤波器对数据进行预处理;2）对传统Weinberg模型进行改进,引入了新的参量作为步长估计的联合参考;3）对单步定位结果进行粒子滤波优化。改进后的PDR算法提升了步频检测精度,降低了步长估计误差,改善了航迹偏移问题。仿真实验结果表明,改进后的PDR算法优于原PDR算法。     

科氏流量计信号频率的变步长直接估计算法

研究科氏流量计频率估计方法对提高其测量精度具有重要意义.分析了变步长直接频率估计( VS-DFE)方法的原理,归纳出一种基于VS-DFE的科氏流量计信号频率估计算法,给出了算法基本思想、流程和实现步骤.分别针对两种常见流量状态下科氏流量计的固定频率信号和时变信号进行仿真分析,并与离散频谱校正法进行了比较.仿真结果表明,...     

评定舰炮武器系统可靠性指标MTBF的Bayes方法

为解决目前舰炮武器系统可靠性试验时间长、样本量小、双方风险高的实际问题,提出了基于验前信息评定舰炮武器系统可靠性MTBF的Bayes方法,充分挖掘了验前信息资源,有效缩短了试验时间,经仿真计算表明,在同等现场试验条件下,采用该方法可大幅降低可靠性试验双方风险。     

基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化

提出了一种基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化方法,以提高系统对目标区域的整体定位精度。应用基于最小最大决策的最优化理论,建立布阵优化问题的数学模型。该模型以三站坐标为决策变量,以目标区域的最大水平定位误差最小为目标函数,然后运用基于最小最大决策的最优化算法,求解模型的最优解,并将此最优解作为三站时差定位系统的最优布阵。仿真结果与理论计算一致,验证了这种布阵优化结果的最优性。     

复杂仿真系统可信度评估辅助工具设计与实现

为了提高复杂仿真系统可信度评估的工作效率,保证评估活动的规范化,设计并开发了复杂仿真系统可信度评估辅助工具——CEAT(credibility evaluation assistant tool).分析了复杂仿真系统可信度评估所面临的问题及其实现自动化的迫切需要,并讨论了国内外的研究现状.详细阐述了CEAT的功能特点和总体结构设计,深入探讨了各关键模块的具体实现,并通过应用实例说明了该工具的设计和实现是合理有效的,实现了可信度评估的自动化.     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.