非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

滤波对混沌信号分形维的影响

分形维数作为混沌系统的特征量,是分析混沌动力系统的重要工具,也是检测和识别混沌信号的依据.由于实际得到的混沌信号都存在着不同程度的滤波,忽略滤波影响会影响到分形维数的准确性.因此,通过理论推导,借助Lyapunov指数谱和Kaplan-Yorke维数,全面分析了从FIR滤波到一般的线性时不变滤波器对混沌信号分形维数产生...     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的小波网络算法及其应用

针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。     

基于POD的尾流激励叶片气动力降阶模型

提出了本征正交分解法方法建立叶片气动力降阶模型,快速分析叶片气动特性.采用计算流体力学得到气动力快照矩阵,然后利用本征正交分解法获得尾流激励下的叶片气动力基,从而建立尾流激励下的叶片气动力降阶模型并完成气动力数据重构.分别采用周期信号和正弦信号作为输入,采用计算流体力学和气动力降阶模型方法计算叶片气动力,结果显示:采用...     

捷联惯导大失准角误差模型在快速传递对准中的应用

针对快速传递对准中主子惯导相对姿态存在大角度的情况,推导了捷联惯导大失准角误差模型.该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用欧拉运动方程准确描述其传播规律.鉴于该模型中的姿态观测方程是复杂的非线性函数,采用无需求导的UKF算法,并采用奇异值分解(SVD)解决方差阵的病态问题.仿真结果表明,该算法在小角度误差条件下滤波精度优于线性模型,并且适用于大角度误差条件.     

侵华日军“5号作战”计划浅析

"5号作战"计划是日军在太平洋战争爆发后,企图借助"南方作战"的成果,以主力从华北和华中两个方面进攻四川,占领重庆,一举解决中国问题的战略性进攻计划。该计划是日本当局在面临多线作战的困境下,企图尽早从中国持久战泥潭中脱身的"穷极之策"。在美军迅猛的反攻态势下,该计划在准备阶段即很快破产,反映了日本军国主义失败的必然性。