基于扩展卡尔曼滤波的机动目标航迹跟踪

针对高速飞行目标航迹跟踪问题,进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究.首先建立目标跟踪的数学模型,确定了系统对应的参数及状态方程,进而将线性卡尔曼滤波器进行扩展,将函数形式的滤波模型在函数自变量估计值附近进行泰勒级数展开,求导获得相应雅克比矩阵,在获得观测及系统误差的基础上,得到针对此问题的扩展卡尔曼滤波方程.仿真结果表明该方法的有效性.     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

多模自适应滤波算法的性能改进方法

多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应,根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差,从而检测出系统是否发生故障及其故障类型.采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟,不利于系统故障的实时检测,因此提出了几种减少多模自适应算法故障检测时间的方法,并将其应用于某无人机执行器和传感器的故障检测和识别,仿真结果证明可以有效地减少故障检测时间.     

弹载SINS/GPS组合导航信息同步与融合技术

针对一种基于DSP+FPGA+MCU多处理器计算机平台的弹载组合导航系统设计了精确有效的信息同步的方法,采用GPS接收机提供的1PPS脉冲和MCU提供的脉冲信号实现GPS和SINS信号时间上的同步,采用杆臂校正算法完成了GPS和SINS测量信号空间上的同步.由于系统噪声难于准确统计,因此采用自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合.最后对系统进行了跑车试验,试验结果表明系统所采用的方法具有较好的效果.     

末制导段比例导引法的改进

为了消除比例导引法末制导段的各种干扰因素,抑制法向过载的跳动,基于广义卡尔曼滤波多步估计理论,提出了将拦截导弹直接向瞬时遭遇点导引的末制导导引方法,并进行了计算机仿真.仿真结果表明,该方法可以明显消除或减小末制导段比例导引律的各种干扰因素,抑制法向过载的跳动,改善末制导的弹道特性,减小脱靶量,缩短拦截时间.     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

界面改性对SiCp/Cu复合材料导热性能的影响

采用磁控溅射法结合结晶化热处理工艺在SiC颗粒表面成功制备了金属Mo涂层,分析Mo涂层的成分和形貌;采用热压烧结工艺制备SiCp/Cu复合材料,重点对比分析Mo界面阻挡层厚度对复合材料导热性能的影响。结果表明:磁控溅射法能够在SiC颗粒表面沉积得到Mo涂层,随溅射时间的延长,Mo涂层的厚度增加、粗糙度增大,且磁控溅射后SiC颗粒表面直接得到的Mo涂层为非晶态,结晶化热处理后,变为致密平整的晶态Mo涂层。磁控溅射时间对Mo涂层厚度和复合材料导热性能影响明显。随磁控溅射时间的增加,复合材料的热导率呈先增后减趋势。采用磁控溅射9h镀Mo改性并经过800℃结晶化热处理的SiC复合粉体在850℃下热压烧结制备的SiCp/Cu复合材料(VSiC=50%),其热导率达到了最高值274.056W/(m·K)。     

SS-IUKF算法及其在成像声纳组合导航中的应用

利用成像声纳对海底进行探测时需要高精度的导航信息。针对导航高维滤波问题,文中在球面单形sigma点变换的基础上,将其与迭代UKF相结合,提出了球面单形迭代无迹卡尔曼滤波(SS-IUKF)算法,并应用于捷联惯性导航系统(SINS)/多普勒流速剖面仪(ADCP)组合导航系统。仿真结果表明,SS-IUKF算法相比UKF、SR-UKF、EKF算法提高了滤波精度和计算速度,具有一定的工程应用价值。     

基于原子行为、通信和协商的计算机生成兵力协同作战研究

步兵组协同行为建模是构造计算机生成兵力的关键技术之一.基本动作建模、步兵小组间的通信策略和协商策略是完成步兵组协同行为建模的三项重要研究内容.针对基本动作建模,提出组件行为的概念并给出其形式化描述,把计算机生成兵力完成任务的过程看作组件行为的有序集,建立基本动作模型库.针对步兵小组间通信策略,侧重于智能体对信息的筛选与可靠性评估,使信息交流更贴近战场实际.时间约束协商策略是针对现有协商模型缺少时间约束的缺陷进行改进,提出在时间约束下的冲突消解办法.最后,提供一个例子予以说明.     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。