基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

自适应航迹融合算法及其仿真

在简单融合算法和协方差加权融合算法的基础上给出一种自适应航迹融合算法,并对这一算法进行了仿真.首先根据已关联的多个传感器的航迹状态估计计算得到第一个距离测度S1,并与门限T1比较.若S1小于门限T1则融合节点将选择本地航迹估计作为全局航迹估计;否则计算距离测度S2.这里S2也是局部航迹状态估计的函数.若S2小于门限T2则判决融合节点执行简单融合算法;否则判决融合节点执行协方差加权航迹融合算法.这里门限值T1,和T2代表了系统对融合航迹质量的要求以及系统可用资源对融合算法的综合影响.仿真结果表明自适应融合算法能够根据融合系统不同时刻对融合质量的不同要求以及系统资源的变化来自适应地选择满足要求的融合算法,从而降低航迹融合算法的计算复杂度.     

分布式多域监控系统组织模型

在分析应急通信系统特点及现有监控技术基础上,提出一种分布式多域监控组织模型,该模型具有扩展性好、高可靠性等特点,减小了网络时延,提高了系统吞吐率.并在此组织模型基础上提出了基于ART2神经网络模型的自适应域首选举方法,提高了域首选举的稳定性,减少了域首选举带来的网络开销,对系统的可靠性提供了保证.     

基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定,不能随输入信号的变化而改变,针对该问题,结合现有的自适应算法,提出一种双自适应小波变换算法,并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明,该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。     

基于自适应遗传算法的配送型多级库存优化研究

研究了由1个战役仓库、多个战术仓库组成的配送型系统的优化问题,建立了战术仓库使用经济订货批量策略和战役仓库采用4种不同订货策略时的模型,并采用自适应遗传算法实现了模型的求解,实例验证了模型及算法的有效性。     

网络中心战的新概念

近来,美国雷声公司的系统专家提出一种被称做联合通用决策与执行能力(CDEC)的新概念。他们声称,这个概念是继自适应联合C4ISR节点(AJCN)和作战人员战术信息网(WIN-T)后,以网络为中心作战概念发展的下一个阶段。     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

GNSS自适应天线相位中心评估方法

自适应天线在波束形成过程中会引起天线相位中心变化,针对这一问题,提出一种基于可用波束的自适应天线相位中心评估方法。该方法分为三步:设置天线的可用波束门限;在干扰来向均匀分布下,得到天线可用波束门限内相位方向图集合;利用最小二乘法对相位方向图集合进行拟合得到自适应天线的平均相位中心变化量。运用该方法对四种典型的四元阵相位中心进行对比仿真,结果表明,算法可以快速有效地对自适应天线相位中心性能进行评估。另外,通过设置适当的可用波束门限,可以提高自适应天线的相位中心性能。算法的评估结果可以作为GNSS高精度自适应天线阵型选择依据。     

AUV纵倾角动态面滑模自适应控制

对于自主水下机器人(AUV)纵倾角跟踪问题,提出一种基于动态面滑模思想的自适应控制方法。首先对自治水下机器人纵倾角运动模型进行简化,其次针对不确定外干扰的情况,设计了自适应规律,对外干扰进行估计,在此基础之上设计了动态面滑模自适应控制器,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,最后通过给定参数的仿真实验结果可知,所设计的控制器在系统受到不确定外干扰时,表现出良好的鲁棒性。     

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。