纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

第19届国际信息融合会议及获奖论文评述

总结了第19届国际信息融合会议的总体情况和主要特点,通过对大会报告、分会场报告以及国际信息融合界一些著名专家团队发表论文情况的统计分析,提炼出国际信息融合界普遍关注的焦点和难点问题;通过对获奖论文的分析,了解到受大会评奖委员会一致认可的年度优秀成果和技术进步点;最后,面向高层信息融合中的不确定性处理,对信息融合领域的发展进行展望。     

改进非凸估计与非对称时空正则化的红外小目标检测方法

针对复杂背景下的红外小目标检测,在非对称时空正则化约束的非凸张量低秩估计算法基础上,提出了一种新的核范数估计方法代替原算法中的估计方法。提出基于结构张量与多结构元顶帽(Top-Hat)滤波的自适应权重张量对目标张量进行约束,增强目标张量稀疏性的同时抑制其中残存的强边缘结构。实验结果表明,所提改进算法能够更好地消除图像中强边缘结构对检测结果的影响,在保证检测率的情况下,较原算法具有更低的虚警率。     

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。     

C2组织鲁棒性信息交互结构设计及分析

介绍了C2组织的信息交互结构及其设计约束,讨论了C2组织鲁棒性信息交互结构的设计问题。提出了基于启发式嵌套遗传算法的鲁棒性信息交互结构设计方法:外层遗传算法对信息交互结构的拓扑及链路容量进行优化搜索;内层嵌套遗传算法依据对路由的搜索优化出多个使命邻域下最小延时集合,将其依概率平均化后返回外层来对链路容量的鲁棒性进行评价。案例分析和对比试验表明该方法可以实现鲁棒性较强的组织信息交互结构。     

状态X~2检验法在联邦滤波器中的应用

针对联邦滤波器的特殊性,基于残差故障统计检验原理,详细研究了状态检验法应用时存在的几个问题。由于信息分配,造成子滤波器局部估计次优,从而基于残差的故障统计检验方法不能够直接使用;针对这一问题,修正了残差方差阵的计算方法,并提出一种次优自适应补偿方法,能够有效改善局部估计次优性对故障检测灵敏度的影响。最后的仿真结果表明了研究的有效性和可行性。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象,仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度,而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式,可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

气动力/直接力复合导弹鲁棒控制器设计

提出了一种气动力/直接力复合控制导弹在舵机层面进行复合控制的鲁棒控制器设计方法,即空气舵与直接力喷流机构看作是复合舵系统模型.该方法在完成复合舵系统建模的基础上,利用参数空间方法对等效舵机系统进行设计,以确保在喷流因子变化时的鲁棒性.最后,通过仿真验证了该方法的可行性.     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.