一种新型杂波环境下突发机动目标跟踪算法

针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环...     

无人机景象匹配辅助导航仿真系统设计与实现

景象匹配导航技术以其自主性强,定位精度高,抗电子干扰的优势逐渐成为未来无人机平台最主要辅助导航方式之一.采用基于边缘响应加权Hausdorff距离景象匹配算法作为仿真系统的核心匹配算法,利用小波多分辨分析技术对模拟实时图进行预处理,将改进的蚁群算法用于航迹规划,运用遗传算法的快速搜索优势进行景象匹配定位,构建出无人机平...     

核独立分量分析的随机滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波的预测模型是剩余寿命预测方法的一个重要分支,当前制约滤波模型的一个重要问题就是如何对大量高维非线性状态监测数据进行特征降维,以易于模型参数求解.通过线性回归处理了非定期换油保养对油液数据的影响;运用核独立分量分析进行特征降维,消除了各维数据之间相关性对模型预测精度的影响;建立了基于油液增量的滤波模型,并设计了极大似然估计方法求解模型参数;最后实例验证了模型的有效性和实用性.     

时敏打击中航迹规划与重规划研究

针对时敏打击作战的特点,对飞行器航迹规划与重规划进行了研究,提出了一种基于粒子群的航迹规划算法.该方法通过使用特定的粒子群编码方式和构造适当的适应度函数,可以在满足航迹约束的条件下,有效利用各种环境信息,进行实时航迹规划.仿真实验表明,该算法可以有效利用各种环境信息,在实时环境下处理各种航迹约束,并最终获得近似的最优航迹.     

发射与制导分离的编队协同防空目标分配决策

为解决舰艇编队协同防空中发射和制导分离时的动态目标分配问题,以编队生存概率最大、目标突防综合威胁值最小和制导单元分配效益最优为最优函数,建立了动态多目标优化分配决策模型及状态的动态更新方式.采用多项改进措施设计了动态多目标粒子群优化求解算法及流程.仿真结果表明,所建立的目标分配模型能较好地解决舰舰协同防空中火力通道固定和分离时的不同分配问题,并得到了一些有益结论.     

基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统

针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。     

一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．     

自由漂浮空间机器人关节故障锁定位置辨识

针对自由漂浮空间机器人在关节故障情况下关节锁定位置的辨识问题,根据其线动量守恒和角动量守恒特性,建立了关节故障锁定位置辨识的误差模型,提出了利用混沌粒子群优化(CPSO)搜索关节故障位置的辨识算法。最后采用虚拟样机技术,建立了空间机器人系统的虚拟样机,对空间机器人系统进行动力学仿真,获取了运动数据,采用此数据对提出的关节故障位置辨识算法进行了有效性验证。     

基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。     

非高斯背景条件下水声信号粒子滤波性能分析

基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。