一种基于Wiener滤波的红外背景抑制方法

红外图像序列中小目标的检测问题是当前的研究热点。为了检测起伏背景中的弱小目标,在理论分析的基础上提出了用Wiener滤波器去除起伏背景,然后进行自适应目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的长波红外图像序列进行了实验研究,并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,该算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。     

两种跟踪机动目标的方法研究

飞行目标一般沿圆周路径作机动飞行,因而出现了以圆周运动为基础的跟踪滤波器。本文讨论了飞行目标进行转变机动时的两种跟踪方法,即机动中心坐标系法和高阶多项式模型法,对二者给出了性能评价,并给出了目标在标准转弯进入方式下的仿真结果。     

动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

Robust cubature Kalman filter method for the nonlinear alignment of SINS

Nonlinear initial alignment is a significant research topic for strapdown inertial navigation system(SINS).Cubature Kalman filter(CKF)is a popular tool for nonlinear initial alignment.Standard CKF assumes that the statics of the observation noise are pre-given before the filtering process.Therefore,any unpredicted outliers in observation noise will decrease the stability of the filter.In view of this problem,improved CKF method with robustness is proposed.Multiple fading factors are introduced to rescale the obser-vation noise covariance.Then the update stage of the filter can be autonomously tuned,and if there are outliers exist in the observations,the update should be less weighted.Under the Gaussian assumption of KF,the Mahalanobis distance of the innovation vector is supposed to be Chi-square distributed.Therefore a judging index based on Chi-square test is designed to detect the noise outliers,determining whether the fading tune are required.The proposed method is applied in the nonlinear alignment of SINS,and vehicle experiment proves the effective of the proposed method.     

GNSS/SINS组合导航在地地导弹中的工程应用

介绍了基于Kalman滤波的GNSS/SINS组合导航技术在地地导弹中的应用,在发射点惯性坐标系中建立了便于工程应用的数学模型,针对某型号进行了位置速度仿真,并和目前在工程实际中应用的加权平均组合方法进行了比较。仿真结果表明,Kalman滤波技术可以应用于地地导弹工程实际中。     

匹配滤波器编码宏像素的选取方法

讨论了匹配滤波器迂回相位编码方法中宏像素的选取问题,分别对宏像素为1×2,1×4,1×8,1×16,2×2,4×4,8×8,16×16的匹配滤波器性能进行计算机仿真以及光路实验,并对所得到的结果进行离轴距离、峰值以及信噪比的分析。综合以上性能指标,确认1×4编码方法要优于其它编码方法。     

基于U-D分解滤波的交互多模型算法

简要回顾了基于相控阵雷达的三维空间中机动目标建模与自适应跟踪的机理,针对交互多模型算法在其跟踪应用过程中可能会出现的滤波发散问题,提出了一种基于U-D分解的交互多模型目标跟踪算法.该算法可以有效地限制交互多模型算法滤波计算过程中的滤波发散的可能性,从而使得IMM算法更加稳定.     

灵巧噪声干扰本质及相关基本问题探讨

为正确理解和实施灵巧噪声干扰,基于匹配滤波器理论对灵巧噪声干扰的本质含义进行了分析。指出,灵巧噪声干扰的本质含义是使干扰由多个分量组成,并且使干扰中的每一个分量的频谱都与雷达发射信号的频谱相同,从而使干扰中的每一个分量的功率利用效率都达到最大。最后,从理论和实践2个角度,阐述了与灵巧噪声干扰相关的基本问题,并进行了相应的分析。     

基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。     

无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。