一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。     

自适应平方根无迹滤波的雷达组网状态估计算法

从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。     

运动矢径对AUV协同定位精度影响的仿真

针对在基于运动矢径的自主水下航行器(AUV)协同定位算法中运动矢径对定位精度的影响进行了仿真分析.利用扩展卡尔曼滤波设计了AUV协同定位算法,通过设定不同的运动矢径对该协同定位算法进行仿真,分析研究了运动矢径的变化对定位精度的影响.仿真结果表明,该定位算法受运动矢径的影响,增大运动矢径会使滤波误差波动变大,降低定位精度.     

线性扩张状态观测器的改进及观测精度分析

为提高线性扩张状态观测器的观测精度,加快其收敛速度,从偏差控制的基本原理出发,提出了一种应用于自抗扰控制系统的改进型线性扩张状态观测器。该改进型线性扩张状态观测器将各状态变量与其观测值之间的偏差作为各状态变量的调节依据。给出了改进后的二阶和三阶线性扩张状态观测器的观测误差系统的稳定性证明,并进行观测精度分析。仿真结果表明,该改进型的二阶和三阶线性扩张状态观测器比传统的同阶次扩张状态观测器的收敛速度更快、观测精度更高。     

扩展时差直方图方法研究

论述了扩展时差直方图的原理和基本方法 ,以三站时差定位系统为例 ,介绍了基于参数分割的扩展时差直方图方法的应用 ,并与传统的时差定位系统信号处理方法进行了比较 ,指出扩展时差直方图方法实现实时处理的有效途径     

索赔离散到达的风险模型

讨论了索赔到达时间和索赔额均服从几何分布的风险模型 ,利用逐段决定马尔可夫骨架过程的广义生成算子去构造有关盈余过程的鞅 ,精确求解了模型的破产概率     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

一种变质心高速旋转炮弹鲁棒姿态控制律

针对采用变质心技术的高速旋转炮弹的姿态控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的动态面控制方法。根据由弹体和单滑块组成的多体系统的特点,建立了系统的姿态动力学模型,并对其进行了合理的简化。将系统的滚转通道引起的强耦合、建模误差及外部扰动等视为未知不确定干扰,并且考虑由于炮弹尺寸限制而引起的多体系统控制输入(滑块位移)的有限性,设计了扩张状态观测器和辅助系统,分别对系统的干扰进行观测以及处理控制输入的有限性,综合动态面控制技术设计了姿态控制律,最后基于李雅普诺夫稳定性原理证明了控制器的稳定性。仿真结果表明,该控制器能够在克服干扰的前提下快速稳定地跟踪指令信号,具有良好的控制精度和鲁棒性。