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.     

射频发射模块非线性效应的消除方法

射频模块存在相位特性的非线性效应,群延迟随频率的变化不再是一个常数,并可能造成输出射频信号的波形失真,而影响精密射频信号源的输出精度。基于递归最小二乘算法的自适应滤波器,提出了消除其非线性效应的新方法。并以GPS模拟源为例,利用其自校模块,采用软件无线电和数字信号处理技术,精确估计出射频模块的模型参数。将基带合成信号通过一个数字逆滤波器,以消除相位的非线性和群延迟随频率的变化。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明,该方法可有效地消除相位非线性效应对射频信号的影响,输出信号的波形失真在理论上可控制在0.01%以内。     

惯导速度信息辅助的被动雷达导引头量测误差抑制方法

针对被动雷达导引头由于受空间限制测角精度不高的问题,提出了一种基于弹目信息状态变量的扩展卡尔曼滤波方法。通过弹目信息状态变量(弹目距离、弹目视线方位角、弹目视线俯仰角)描述弹目相对位置信息,利用惯导速度信息构建基于弹目信息状态变量变化率的弹目相对运动模型。所提方法充分利用信息资源,抑制导引头量测随机误差,对于提高导弹的打击精度和攻击效果,具有重要的实际应用价值,仿真试验证明该算法的有效性。     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

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。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用

论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点;系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计;针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法;指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点.     

一种冲击信号调理电路的设计

针对测量冲击信号时,高冲击振动传感器输出的正负电荷信号不能直接被AD进行模数转换并且冲击信号中常常会混有噪声信号的问题,设计了一种包含电荷-电压转换、隔直放大、十阶抗混叠低通滤波等的冲击信号调理电路.并对冲击信号调理电路中各个模块进行了理论分析和节点参数的计算.通过实验:实际测量到的滤波曲线、冲击信号调理电路输出的电压都与理论计算值十分接近.此冲击信号调理电路能够成功地将传感器输出的正负电荷信号调理成一定范围内的电压信号,能够有效地滤除冲击信号中的高频噪声.     

基于通信延迟误差补偿的协同导航算法

多自主水下航行器(MAUV)协同导航技术是解决水下定位的重要手段。主从式多AUV协同导航系统利用水声通信方式实现数据共享,但由于声速在水中传播较慢,使得接收到的量测信息具有通信延迟。因此,针对通信延迟问题提出了一种新息重建的状态估计补偿方法,通过对从AUV进行状态递推,获得在有无量测延迟两种情况下的状态误差,将此误差作为重建的新息补偿到状态估计中。仿真结果验证了该方法能够有效地补偿协同导航中由于通信延迟造成的定位误差,提高从AUV的定位精度。     

重型柴油机空气滤清器技术状况监测方法

针对目前对某重型柴油机空气滤清器检测方法单一、反映问题不全面的现状,通过分析空气滤清器结构,将整个滤清器的压降简化为3部分压降之和。运用流体力学分析,选择各部分压降计算公式,联立推导出了基于等效流通截面积的空气滤清器技术状况监测数学模型。通过台架和实车试验证明:该数学模型具有较好的稳定性和单调性,能够准确反映空气滤清器内部因尘土堆积而导致进气阻力增大、流通截面积减小的实际情况。运用该模型监测空气滤清器可合理安排清洗时机,对空气滤清器的及时保养和正常使用具有重要意义。