单平台三维传感器组网配准的最小二乘法

针对单平台多部三维传感器组网的校准和姿态偏差给出了一种综合估计算法。根据不同传感器跟踪相同目标时的空中叠合条件,由一阶泰勒展式导出了相对偏差的线性化公式,再利用最小二乘法实时估计出传感器量测间存在的偏差,从而进行配准。本算法对传感器近距离组网或者单舰多传感器组网的配准具有较好的精度和稳健性。     

高动态环境的GPS信号互模糊函数估计器及其性能分析

为了更可靠地跟踪高动态环境GPS信号参数,提出了一种新的适应高动态环境的GPS参数估计方法———互模糊函数方法。在假定高信噪比的条件下,推导了互模糊函数估计器的估计方差以及Cram er-Rao界,得出了采用互模糊函数法对高动态环境GPS信号的时延和多普勒频移进行联合估计是渐近无偏和渐近有效的结论。     

Recursive weighted least squares estimation algorithm based on minimum model error principle

Kalman filter is commonly used in data filtering and parameters estimation of nonlinear system,such as projectile's trajectory estimation and control.While there is a drawback that the prior error covariance matrix and filter parameters are difficult to be determined,which may result in filtering divergence.As to the problem that the accuracy of state estimation for nonlinear ballistic model strongly depends on its mathematical model,we improve the weighted least squares method(WLSM)with minimum model error principle.Invariant embedding method is adopted to solve the cost function including the model error.With the knowledge of measurement data and measurement error covariance matrix,we use gradient descent algorithm to determine the weighting matrix of model error.The uncertainty and linearization error of model are recursively estimated by the proposed method,thus achieving an online filtering estimation of the observations.Simulation results indicate that the proposed recursive esti-mation algorithm is insensitive to initial conditions and of good robustness.     

消防设备的费用估算

通过对防火设备、灭火装备的费用估算,介绍如何利用数学建模的方式进行消防设备费用估算的具体方法,并对火灾过程中装备费用的精确估算方法进行了初步探讨.     

坦克射击命中判断仿真

实时仿真系统中关于坦克炮射击命中判断仿真的方法还不成熟,通过对实时解弹道法和随机模拟法的比较,根据坦克射击误差的随机正态分布规律,依据目标几何模型和空间姿态,通过目标坐标变换.提出了在投影平面上采用统计抽样的方法确定瞄准点和弹着点.此法可以真实模拟射弹散布规律,仿真结果真实可靠,运算简便、快捷,可以满足实时仿真的要求,而且可以推广到坦克等类似系统上使用.     

基于粗糙集理论的防空C~3I系统目标威胁度综合评判

目标威胁度的估计是防空C3I系统中辅助决策的基础,各个威胁因素权系数的确定历来缺乏严格的数学基础。针对此问题,提出应用粗糙集理论,对空防对抗中各种威胁因素的原始数据进行挖掘,利用其求得各项威胁因素的属性的重要度,进行权值化处理,使得各项威胁因素权系数的确定有效克服了传统方法的主观性,使得各项权系数的确定更具客观性,提高威胁度估计的准确性。     

靶场光学测量数据异方差性检验及修正

为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

无源时差定位算法研究

给出了新的定位算法以提高对目标的定位精度,解决了模糊和无解的问题。对传统的四站三时差定位算法与单站升高体制下五站四时差定位算法进行了理论分析,并给出了仿真结果。比较了采用单站升高条件下新定位算法与最小二乘定位算法以及传统四站三时差定位算法的定位性能。     

遗传算法在阵列天线误差校正及优化中的应用

针对阵元位置误差影响DOA估计算法性能的问题,采用遗传算法寻找阵元的最佳位置进行校正。然后研究了在阵元数一定、放置范围可变和阵元放置范围一定、阵元个数可变的情况下,如何利用遗传算法对阵列进行优化。最后给出了计算机仿真结果。结果表明这种方法可以有效地对天线阵列进行误差校正及优化。