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。     

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。     

自适应补偿H_∞滤波器在组合导航中的应用

针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。     

一种基于改进粒子滤波算法的盲信号分离

提出把粒子滤波算法应用于信号的盲分离,采用Rao-Blackwellisaion策略减少状态空间抽样维数,引入可逆的跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(RJMCMC)有效地抽样不同维数的参数子空间,并采用了基于Epanechnikov核的建议分布。仿真结果表明该算法能够在线跟踪信号源个数的变化并且具有较好的分离性能。     

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。     

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。     

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。     

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Lyapunov指数谱的非线性隔振系统混沌运动参数区域预测

Lyapunov指数是定量描述系统运动状态的重要参数之一.讨论了Lyapunov指数谱的数值计算方法以及它和总时间的关系,利用混沌状态下系统的最大Lyapunov指数大于零的性质预测了非线性隔振系统处于混沌运动状态时两个可变参数的参数区域.     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.