差分GPS/惯导组合导航系统

本文简述了提高GPS定位精度和系统性能的两条主要技术途径(差分GPS、GPS/INS组合)的特点和问题,提出了差分GPS/惯导组合系统方案,研究了组合系统的卡尔曼滤波器设计并作了计算机模拟仿真。仿真结果表明,差分GPS/惯导组合导航系统可以达到1～2米的实时定位精度。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

基于推广卡尔曼滤波算法的声测定位技术

本文针对声测定位的特点,提出了一种推广的卡尔曼滤波算法,通过该算法,我们可以获得弹丸的空间状态参数,进而应用Rugge-Kutta法可以反推出炮位,文中给出了估计外推误差方差的方法及计算机模拟结果。     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

卡尔曼滤波的心动阵列实现研究

基于Faddeeva算法可以实现各种矩阵运算 ,并且可以方便地映射到心动阵列结构上这一事实 ,提出了一种基于Faddeeva算法的卡尔曼滤波心动阵列实现方法 ,并在此基础上设计了两种处理器拓扑结构。分析结果表明 ,这两种处理器结构具有效率高、规整性好和易于扩展等特点。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

基于核相关滤波的视频卫星目标跟踪算法

随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向.针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪.该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利...     

美国战争利益从疆域占领到权力角逐的刚性约束

美国战争利益追求表现为始自于对土地的渴望、终结于对权力角逐的发展轨迹。引致这种战争利益渴望转化的决定性因素是国家管理成本收益变化规律,即一个国家的国土规模并非越大越好,一旦管理成本超过了国土规模所带来的收益时,国土规模的无限扩大便失去了应有的经济学含义。追求国家适度规模即国民经济产出最优时的疆域面积应是国家的最佳国土规模。从经济学的角度讲,美国战争利益的渴望不再有疆域扩张的冲动,而表现为对市场、权力和战略资源分配控制权的争夺。这种对权力的追逐并非表明美国战争及其战略好斗性和进攻性的减弱,而是国家国土适度规模效应作用的必然结果。美国战争的经济性特征及其规律就深藏在这种刚性的成本约束之中。