基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

基于改进IMM-UKF的弹道导弹再入段跟踪数据滤波

针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。     

基于目标RCS加权滤波方法抑制角闪烁的研究

单脉冲雷达进入末段跟踪状态后,其测角误差主要来自于目标的角闪烁。利用目标(RCS)起伏与角闪烁线偏差绝对值之间的负相关性,采用目标RCS加权滤波的方法能够有效抑制角闪烁。仿真数据和实测数据的验证结果表明,该方法能够有效抑制单脉冲雷达角闪烁现象,具有较高的工程应用价值。     

GPS定位中2种自适应滤波的组合算法

分析了卡尔曼滤波发散的原因,并给出了指数加权的衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波2种算法用来抑制发散,相应地分析了衰减因子的选取以及噪声模型的在线估计,最后提出这2种定位方式组合的定位算法。仿真结果表明,衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波明显提高了卡尔曼滤波的定位精度并且抑制了发散,组合算法在提高定位精度、抑制发散的同时,使这2种定位方式的优点形成了互补,增加了算法的稳定性。     

基于时频滤波与EMD分解的单通道发动机振动信号盲源分离

由于传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳及相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但在实际应用中,这些条件不易满足．针对发动机振动信号,提出一种基于时频滤波与EMD分解的单通道信号盲源分离方法,消除非平稳噪声的干扰,将通过EMD分解得到的本征模态分量作为虚拟的观测信号,并利用FastICA算法实现信号盲源分离．     

基于角速率输入的圆锥误差补偿算法

针对光纤陀螺姿态测量系统中利用角速率拟合角增量进行圆锥误差补偿精度下降的问题,在陀螺仪角速率输入下,采用参数解析法优化的三子样算法,直接利用陀螺的角速率输出进行圆锥误差补偿。同时考虑工程实际中滤波器的影响,推导滤波角速率输入下三子样误差补偿算法的具体表达形式。仿真分析表明：参数解析法优化的角速率输入圆锥误差补偿算法优于传统算法;而针对滤波器引入的不可忽略的算法误差,可通过修正圆锥算法系数进行补偿。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

自适应滤波的舰船综合导航系统信息融合技术

针对当前舰船综合导航系统应用环境较为复杂的实际情况,设计了一种基于极大似然准则自适应滤波的无重置联邦滤波器,该联邦滤波器相比常规的无重置联邦滤波器不仅可以提高系统稳定性,还可以提高系统的组合精度。将文中设计的这一联邦滤波器用于舰船综合导航系统设计中,并针对该设计进行了多次车载跑车试验,证明了该方法的正确性和优越性。     

雷达量测仿真中跟踪算法的一种实现形式

结合在某些仿真应用中的实际情况,对目标真实位置已知时雷达的卡尔曼滤波算法的仿真实现进行了讨论。以相控阵雷达为例,给出了雷达噪声模型,介绍了雷达量测值的仿真过程,并推导了转换坐标卡尔曼滤波的实现方法。通过数值仿真试验,比较了此种算法的优点,并进行了分析。