改进的变步长LMS自适应滤波算法分析

通过建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应变步长最小均方(LM S)算法。该算法克服了LM S算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺陷,具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的特点。该算法还具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将该算法对比一般的变步长算法,该改进算法在平稳过程中具有更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

低探测概率机动目标跟踪α-β-γ滤波器收敛速度和精度是一对难题.通过对目标机动域的划分,提出基于遗传算法稳态α-β-γ滤波器的参数优化.在滤波计算中,根据目标机动估计值并结合跟踪波门的设定实时调整滤波器参数.通过在目标位置信息可测条件下的稳态滤波仿真表明,经优化的α-β-γ滤波器跟踪精度和收敛速度显著提高,较好解决了滤波环境恶劣时稳态滤波跟踪问题.     

一种基于激光测距仪测距信息的新滤波算法

针对动能拦截器在大气层外完成反导任务的末制导滤波问题,利用激光测距仪的测距信息与导引头的测角信息,设计了一种非线性θ-D滤波算法.分析了这种滤波算法在实际应用中的一些问题,包括避免滤波发散的条件,权重系数阵的取值等.通过仿真验证,该滤波算法的精度高于工程上常用的α-β衰减记忆滤波.在该滤波算法的基础上,可以得到更精确的弹目相对运动信息,为进一步设计更先进的导引律提供了基础.     

液压伺服系统的H_∞观测器设计

针对液压伺服系统的故障诊断问题,提出一种新的全维状态观测器--H_∞观测器的设计方法.该方法简化了液压伺服系统的传递函数描述,建立了系统状态空间描述的能观规范型;在考虑过程噪声与测量噪声的前提下,设计了系统的鲁棒观测器结构,并运用H_∞滤波理论确定观测器的性能指标,求解了系统的矩阵Riccati方程,计算了观测器的反馈增益矩阵.设计实例的性能测试表明,该观测器具有良好的敏捷性和敏感性.     

基于规程匹配的维修作业虚拟确认技术

在建立了维修作业规程信息形式化模型的基础上,利用PAR语言将维修规程进行规范化描述,进而形成作业规程源案例库.采用混合相似度方法对模拟作业内容与源案例库规程进行相似度计算,将计算结果作为维修作业虚拟确认的判断依据,实现了维修作业规程指导虚拟维修仿真的目的.最后,通过实例证明了该方法的适用性和先进性.     

形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。     

网络环境下基于任务的军事虚拟物流资源匹配

针对Chord网络环境下军事虚拟物流资源需求匹配问题,研究了面向军事虚拟物流任务需求的资源匹配模型,给出了一种标准通用的、可扩展的、具有需求资源定义自主性和规范性,并且支持单一功能和综合功能物流资源定义的军事虚拟物流任务需求资源定义模型,以及基于需求资源定义的军事虚拟物流资源匹配算法流程,实现了单一功能类物流资源需求匹配和综合功能类物流资源需求匹配,体现了面向用户应用需求的特点。     

H∞鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中,引入广义H∞鲁棒滤波器,以一定的精度为代价,换取满意的鲁棒性能。H∞鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节,从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法。、为验证算法的有效性,进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明,本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高,有很好的可实现性.     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.