潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

自适应交互式多模型滤波在被动制导中的应用

首先给出了一种更加简单的关于BOM问题的变增益函数的推导,新的增益形式比原先的形式更具有数字稳定性.然后考虑当模型具有不确定性时的被动制导仿真.当模型具有参数不确定时,一般的单模型滤波器已经不能满足制导的性能要求.采用交互式多模型算法,与修正增益扩展卡尔曼滤波器结合,并使用能实时估计量测噪声的Sage-Husa估值器,设计出一种新型自适应交互式多模型修正增益扩展卡尔曼滤波,将其应用到被动制导中,仿真结果表明该方法的优越性和实用性.     

提高反低空高速目标引战配合效率的一种方法

针对未考虑导弹战斗部破片速度衰减的引信自适应模型的缺点,引入破片相对目标的飞行轨迹描述方程,建立了破片速度衰减对飞散方向影响条件下的引信自适应调整模型.通过两种模型的计算机仿真对比分析,验证了新模型在提高导弹射击高速、超低空目标时的引战配合效率方面,比原模型具有明显的优势.     

可变等效孔径直接数据域方法

针对直接数据域(DDD)算法具有孔径损失的局限,提出了一种孔径扩展算法.新算法首先利用单快拍数据在不同阵元间的相位关系构造一个循环矩阵,然后通过不同的截取方式获得不同的孔径扩展效果.仿真计算表明,扩展后的孔径介于阵列原始孔径的2/3～1之间.     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

多层次信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用

探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型.在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障特征的提取和融合,最终通过决策层给出诊断判定.数值实验结果证明,该故障模型能有效减小传感器测量不确定度对于诊断的不良影响,所得诊断结果的合理性和精度均得到了提高.     

多种传感器融合技术

自适应信息融合是反隐形、反干扰的需要,它能防止因传感器性能变坏、气象环境和电磁环境等因素引起的观测误差过大等,可充分使用全部传感器的所有有用信息,能有效提高观测精度和目标观测概率.     

一种新的自适应粒子滤波算法*

在对实时性要求高的系统中,粒子数的选择对粒子滤波至关重要,需要在滤波精度与计算复杂度乏间取折衷.提出了一种基于决策规则的自适应粒子滤波算法,在定义综合性能代价函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数,以使滤波的综合性能达到最优.通过Monte Carlo仿真实验表明,新算法在与基本粒子滤波算法(PF)保持同等精度的条件下,大大降低了算法的计算量,约为PF的六分之一.     

某型舰炮火控设备ANN-ES故障诊断系统智能水平检验

针对神经网络故障诊断专家系统在某型舰炮火控设备故障诊断中的应用,以系统自学习能力为主要指标,通过对系统的适应性和可拓展性检验方法的理论探讨和实例分析,衡量了基于神经网络的故障诊断专家系统的智能化水平,论证了系统的主要优越性,为系统实际应用奠定了基础.     

炮控伺服系统自抗扰控制器优化设计

针对自抗扰控制器参数难于整定的问题,给出了一种基于自适应变异粒子群优化算法的炮控伺服系统自抗扰控制器优化设计方法.该算法结构简单,具有良好的全局收敛性,充分发挥了自抗扰控制器的控制性能.通过对某炮控伺服系统的仿真研究,表明了该设计方法的有效性.