基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

基于兵力损失交换比的C~4ISR系统监视与侦察功能模型

监视与侦察系统是现代C4ISR系统的重要组成部分,传统的监视与侦察系统效能分析方法存在模型难以建立的问题,很难量化其与作战效果之间的影响。在对基于Lanchester方程的C4ISR系统建模方法进行研究的基础上,提出了基于兵力损失交换比的监视与侦察功能的Lanchester方程模型,并通过仿真讨论了侦察和监视能力对战果的贡献。     

基于Matlab/Simulink的三轴随动跟踪平台仿真

在分析三轴随动跟踪平台控制原理和算法设计的基础上,运用Matlab/simulink仿真工具对其建立数字仿真模型。通过调节仿真模型系统参数,探索出具有精确指向的最优系统参数,以指导跟踪平台的设计与调试,优化和改善随动平台的跟踪性能。最后给出了仿真模型和随动平台在静态精度和动态精度方面的比较结果。仿真计算和实际应用结果表明,精度基本一致,验证了数字仿真模型建立的可行性和有效性。     

基于FRFT的FMCW SAR成像

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点,是新近提出来的一种成像雷达体制。由于FMCW SAR的差频信号在方位向可以转化为调频信号,据此提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的FMCW SAR成像算法。仿真结果表明,该算法与RD算法相比较,方位向主瓣压缩和旁瓣抑制效果非常明显。     

基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测

分析了飞机采购价格预测建模样本数据少、价格驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hierarchical Partial Least-Squares Regression,Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用Hi-PLS对飞机采购价格进行预测。以战斗机采购价格预测为例进行了研究,首先对战斗机采购价格驱动因子进行分组,然后应用Hi-PLS对分组后的价格驱动因子进行回归,建立采购价格预测模型。实例表明,在飞机采购价格预测方面,采用递阶偏最小二乘回归预测更能体现价格与飞机性能参数之间的关系。     

跟踪雷达无塔校相方法及应用

在测控、火控和情报侦收等系统中,雷达的跟踪校相依赖于标校塔。通常的无塔校相是以浮空信号源代替标校塔,仍会在实战中暴露我方的位置和参数,招致反辐射导弹的攻击。首次提出伪相关解调技术,只需在跟踪接收机内增加一移相器,便可利用雷达通常都有的上行自检信道实现校相。方法极为简单、经济,适用于各种单脉冲跟踪体制,对迅捷完成大量现有雷达的改造,提高战场隐身能力,有很大参考价值。     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.