基于高斯和粒子滤波的AUV水下地形辅助导航方法

针对自主式水下无人航行器(AUV)长时间潜航时的精确导航定位需求,以多波束测深系统为水下地形测量设备,提出一种基于贝叶斯估计的AUV水下地形匹配导航模型。针对贝叶斯滤波后验概率密度函数的求解问题,用高斯混合密度函数近似状态的后验概率密度函数,提出了基于高斯和粒子滤波的水下地形匹配导航方法。基于多波束测深数据的回放式仿真试验表明,提出的方法可以有效近似地形匹配的贝叶斯滤波模型,具有良好的实用性。     

空中非合作目标旋转部件位置估计方法

针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中叠加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。     

考虑仿真可信度的舰炮虚拟校射

为利用仿真模型在有限校射样本的条件下对校射补偿量进行合理估计,对考虑仿真可信度的舰炮虚拟校射方法进行了研究。对自适应加权贝叶斯估计方法进行了研究,一方面对仿真先验可信度的计算方法进行了分析,另一方面对考虑先验可信度的自适应加权贝叶斯估计算法进行了研究。在此基础上,结合舰炮虚拟校射的原理和需求,建立了舰炮虚拟校射诸元误差自适应加权贝叶斯估计模型。仿真验证表明:自适应加权贝叶斯估计方法能够利用试验数据对仿真模型的可信度进行有效验证并进一步实现对目标分布的有效估计;所设计的校射方法能够综合利用仿真模型和校射样本的优势,实现对诸元误差的合理估计,达到有效提高校射精度的目的。     

QoS约束的代表性Skyline Web服务选择

目前,指挥控制系统呈现网络化、服务化发展趋势。将服务质量(Quality of Service,QoS)约束条件作为Web服务选择的依据时,为了缩小Skyline Web服务集,提高服务选择的效率,提出一种面向Skyline Web服务的新型服务选择方法。基于代表性Skyline服务选择原理,结合效用函数与服务顺序结构组合技术,设计Web服务的优化选择算法,实现Skyline服务集的最大选择概率。基于开放的QWS数据集,针对服务选择效用值、服务选择执行时间指标进行实验,实验结果表明:相比于传统Skyline方法服务选择算法,新算法的服务选择执行时间至少减少了25%,服务选择平均效用值约提升10%。     

基于CWLS时差频差无源定位闭式解算方法

针对时差频差无源定位场景,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法。在两步加权最小二乘算法基础上,建立了基于约束加权最小二乘的无源定位模型,推导其无约束最优化形式并给出目标状态估计的解析解。推导了目标状态估计均方误差的表达式,通过理论分析证明所提算法在保持两步加权最小二乘算法定位精度基础上,具有偏差减小特性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近CRLB,定位偏差明显小于两步加权最小二乘算法,验证了理论分析的有效性和所提算法的优越性。     

基于复合等效可信度加权的Bayes融合评估方法

在小子样试验评估时,为避免大量先验信息湮没实际飞行试验的信息,融合先验补充样本时通常会进行数学相容性检验并加权.首先分析了小子样情形下直接根据数据计算数学相容性可能造成的不稳定性,为改善这种情况,根据不同试验类型的不同试验环境,对不同试验类型下的误差进行分析和折合,定义了物理等效可信度;并结合物理等效可信度和数学相容性检验,得到先验样本的复合等效可信度权重,基于正态逆伽玛分布计算了Bayes融合评估的后验结果;通过比较Bayes估计后验方差与不磁合先验信息的估计后验方差,根据先验信息参与融合后是否能减小后验方差来判断先验样本是否应该参与融合.理论分析和仿真说明,基于复合等效可信度的加权方法是合理的.     

一种估计来波信号极化状态的新方法

干扰场的极化估计是自适应极化滤波器首要的也是最为关键的一步,极化估计器的精度直接制约极化滤波器的滤波效果.基于单极化雷达接收天线的空域极化特性,提出了一种来波信号极化状态的估计方法.首先介绍了算法的估计原理,并对算法性能进行理论分析,在此基础上,进行相应的计算机仿真实验,探讨了影响估计性能的主要因素及提高算法性能的主要途径.理论推导和计算机仿真结果均证明了估计算法的有效性.