雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法

由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性.     

潜艇TMP问题透析与展望

针对潜艇指控系统目标运动要素解算(TMP)存在的主要问题,从算法理论和作战使用要求等方面进行了系统分析.探讨了潜艇目标运动要素解算的合理结构,肯定了理论模型整个TMP过程中所起的主导地位,并对未来研究所具有的潜力进行了挖掘.强调TMP过程人机交互和多条件综合控制的重要性,指出了TMP今后的研究发展方向.     

一类三角结构非线性系统状态参考反演变结构控制

针对一类三角结构非匹配不确定性非线性系统,结合参考状态、反演设计和变结构控制方法,研究了其在非匹配不确定性和未知干扰下的跟踪控制问题,提出了状态参考反演变结构控制策略,设计的状态参考反演变结构控制器实现鲁棒输出跟踪,闭环系统在有限时间进入滑动模态.仿真算例证实了理论研究成果的正确性和可行性.     

卡尔曼滤波的雷达双站无源测向定位新方法

雷达无源测向定位技术是一种非常有效的雷达电子对抗技术.将该技术应用到雷达组网中,将有利于提高现有装备雷达的电子对抗性能.通过在MSC坐标系中对双站无源测向雷达的Kalman滤波,计算出被测目标的状态预测以及预测方差,然后再将两者所得的状态预测通过数据融合技术计算出总的全局状态估计.并通过计算机仿真验证,结果表明此方法是一种具有工程意义的实用测向定位新方法.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

惯导系统摇摆扰动基座对准技术

摇摆扰动基座上惯导系统初始对准扰动干扰信号强度较大,有用量测信号强度小,系统信噪比弱,对准过程滤波收敛慢.为提高惯导系统在摇摆扰动基座上的对准精度及对准快速性,设计了基于马尔科夫递推滤波参数估计的对准方案,通过开路粗对准及闭路精对准,实现游移方位惯导系统在扰动基座上的平台调平、航向确定及陀螺漂移测定,试验结果表明,所设计的方案达到了较好的效果.     

一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究

引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系.     

船舶甲板机械应更加注重国产化

我国船舶甲板机械的研发能力目前已与当代世界先进水平接近,且在部分产品方面已实现“零距离”。针对本土化产品在核心技术方面仍受制于人的现状,船舶辅机专家富贵根呼吁——     

车辆 GPS 定位的一般性问题研究

为了适应现时特种车辆管理系统对车辆GPS定位的精度的需要 ,并考虑到未来的发展趋势 ,对差分GPS方案进行了介绍。针对上述方案的不可靠性问题提出了一种车辆路径匹配定位方法 ,并通过实验证明了这种方法不仅可以提高定位精度 ,同时还有效地避免了车辆在电子地图上显示混乱的问题。     

基于测速定轨的一类自适应样条滤波方法

提出了一种测速定轨的实时算法。该方法基于样条表示飞行轨道速度参数 ,在只有多个测速元信息的情况下 ,建立了自适应Kalman滤波递推算法 ,实时给出了较高精度的飞行器轨道参数