相干累加与AR滤波相结合的舰船轴频电场信号处理方法

针对采用电场传感器阵列测量舰船电场的应用场景,为提升目标轴频电场的信噪比,提出一种相干累加结合自回归(autoregressive, AR)模型滤波的方法对阵列电场信号进行处理。对测量得到的阵列电场信号进行时延补偿后累加,同时对环境电场信号进行AR建模,并利用AR模型参数构造滤波器,以对累加后的信号实施滤波处理。为验证所提方法在低信噪比条件下的有效性,对实测阵列式电场信号进行处理,结果表明,所提方法能够在信噪比为-25.39 dB的条件下有效压制噪声频谱,保留轴频线谱,处理后信噪比提高约21.92 dB。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

大攻角飞行空空导弹鲁棒自动驾驶仪设计

当前,导弹自动驾驶仪多采用经典设计方法。是在导弹气动参数变化不大、通道间的耦合较小的情况下设计的。为了满足导弹高机动性能要求,常采用大攻角飞行;然而导弹大攻角飞行时,将会出现空气动力学系数不确定性、非线性和通道间的严重耦合问题,这就要求所设计的自动驾驶仪具有较好的鲁棒性。就导弹在大攻角飞行状态下、通道间解耦的基础上,针对空气动力学系数不确定性,用μ方法对俯仰通道驾驶仪进行了设计,仿真表明该方法具有较好的鲁棒性能。     

一种提高舰炮精度的观测数据处理新方法研究

传统舰炮对目标观测数据处理以舰炮安装部位为基准,舰艇由于摇摆和船体变形等造成基准点变化会产生观测目标数据处理误差,影响舰炮射击精度,研究分析了舰艇平台状态和舰炮基准假设对舰炮射击理论精度的影响,提出了以舰艇摇摆中心为基准的观测目标数据处理新方法,建立了观测目标参数计算数学模型,提高射击诸元的解算精度。     

对机动目标的滤波和预测研究(上)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了...     

一种轨道实时修正的空间目标定位算法

在空间交会对接中,针对仅有角度信息时的目标航天器定位问题,提出了基于"当前"统计模型的递推卡尔曼被动定向跟踪算法,实现了对目标航天器的角度跟踪和预测,消除了角度误差.其次将角度滤波值与追踪航天器和目标航天器已知的轨道信息有机结合,完成了对二者之间距离的修正,实现了空间目标定位.仿真结果表明,此算法有较好的角度跟踪能力和...     

基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统,现实中非线性系统更为普遍,而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统,提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计,求出目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配,并对该算法进行了仿真。     

飞行器交会对接中基于滤波方法的传感器故障诊断处理

针对两个空间飞行器交会对接过程中追踪飞行器上的各单个测量传感器,探讨了其基于滤波方法的动态过程故障诊断及相应的处理,并特别针对目标相对于传感器的最大机动指数较低的情况,分析了相应的故障诊断及处理方法。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。