扩展式机动目标可调白噪声模型

在目标跟踪过程中,每个量测周期所得到的雷达量测数据以极坐标形式表示。量测方程在极坐标中是线性的,但在笛卡儿坐标系中却是非线性的。此时,目标跟踪实际上是非线性的。随着现代航空、航天技术的发展,飞行器的机动性得到了更大的加强,这就使跟踪问题变得更加困难和复杂。针对非线性机动目标跟踪问题,提出了一种扩展式当前统计模型机动目标跟踪算法。该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而是直接正确地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。最后,给出了算法的仿真分析。     

磁偶极子信号检测和参数估计

在分析了经典磁偶极子模型的基础上 ,指出该模型是两个函数的组合 ,目标参数包含在这两个函数的参数里 .提出了二次函数组合法 ,能够在绝大多数情况下将这两个函数分离 ,逐步求出目标参数 .最后对实例进行了仿真计算 ,给出了较满意的结果     

一种单平台的无源被动定位算法

提出了一种对匀速扫描雷达的单站被动定位方法 ,主要论述了该定位方法的数学模型 ,仿真分析结果表明该算法有较好的定位精度     

非线性积分方程的周期解

以（Cg,｜.｜g）为相空间,研究具有无限时滞非线性积分方程周期解的存在性,利用Schauder-Tychonov不动点定理证明方程解的g一致有界性和g一致最终有界性蕴含周期解的存在性。     

全局收敛策略静止目标纯距离测量下的参数估计方法

将全局收敛策略与高斯-牛顿法相结合,得到了解决非线性最小二乘问题的改进高斯-牛顿法;并将该方法应用于静止目标纯距离测量下的参数估计问题;仿真试验表明,改进后的高斯-牛顿方法对测量误差不敏感,具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于雷达与红外传感器量测融合的改进EKF算法

针对扩展卡尔曼滤波在递推过程中状态协方差可能失去正定性,从而引起滤波发散现象的问题,在滤波过程中用协方差平方根代替协方差进行迭代计算,保证其正定性。对一组异类传感器(红外传感器和雷达)观测数据采用加权最小二乘法进行融合,然后用平方根扩展卡尔曼滤波对融合的数据进行滤波。蒙特卡罗仿真结果表明,平方根扩展卡尔曼滤波和加权最小二乘数据融合方法可以保证滤波精度,并且能有效抑制滤波发散。     

UKF与EKF在GPS/INS超紧组合导航中的应用比较

针对GPS/INS超紧组合特点,基于四元素法建立了系统的非线性状态方程,利用GPS接收机原始伪距测量信息对系统状态进行观测,并将EKF和UKF方法运用到系统进行比较,仿真结果表明UKF在姿态、位置估计上精度要优于EKF。     

坦克炮控系统三维实体建模

针对坦克炮控系统摩擦力矩的非线性问题,以某型坦克炮控系统水平向分系统为例,建立了基于RecurDyn的炮塔转动惯量和摩擦力矩的三维实体模型,并与MATLAB/Simulink协同仿真,实现了三维实体模型的驱动,反映了炮塔转动惯量和摩擦力矩。仿真结果验证了摩擦力矩的非线性,从而为炮控系统炮塔摩擦力矩模型研究和摩擦力矩非线性补偿问题研究提供了依据。     

完全非线性函数的原像分布特征

完全非线性函数在密码设计与分析中具有十分重要的作用.利用代数数论的方法,研究一般有限Abel群上完全非线性函数的原像分布特征,给出了一般有限Abel群上完全非线性函数存在的一个必要条件,证明了某些群上不存在完全非线性函数,得到了素数域上完全非线性函数的原像分布.     

多基纯方位目标交叉定位中的非线性最小二乘方法

纯方位目标定位方法广泛应用于被动探测系统中,通常采用最小二乘方法对多基平台交叉定位结果进行估计定位.在纯方位定位估计中的最小二乘方法主要采用线性近似法,但难以满足实用中的非线性特性,因此导致定位精度难以提高.从非线性估计出发,利用牛顿迭代的非线性最小二乘估计算法对交叉定位结果进行估计,保留了二阶以上的观测误差,迭代趋于收敛.仿真结果表明与线性近似法相比,牛顿迭代法提高了定位精度,增强了定位稳定性,有效地改善了多基纯方位目标定位系统的定位性能.