惯性信息辅助的星像点质心提取方法

针对振动环境中星敏感器曝光得到的模糊星像点质心提取精度低的问题,提出了惯性信息辅助的星像点质心提取模型并建立了相应的算法。算法以星像点区域的加权中心为曝光初始时刻的星像点质心,根据与星敏感器捷联的惯性设备测得的振动信息计算质心在曝光过程中的轨迹并利用星像点能量分布模型估计恒星的成像区域和加权中心,采用迭代的方法使得两加权中心重合,从而得到曝光结束时刻星像点质心的精确值。仿真分析了算法的质心提取精度及相关因素对提取精度的影响,结果表明算法在振动环境下仍可准确提取出星像点的质心,精度在百分之一像素左右,而且算法具有较好的适用性。     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

水下纯方位目标运动分析的UKF滤波算法

Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,在U变换(unscented transformation)的基础上,获得纯方位条件下的UKF算法.最后,针对水下纯方位目标运动建立系统模型并进行仿真,仿真结果表明,UKF的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF,还可避免计算烦琐的Jacobin矩阵或Hessian矩阵,给计算带来了极大的方便.     

对舰艇的灰色预测跟踪和射击

采用对舰艇运动的坐标跟踪法,应用灰色预测技术,建立舰艇的灰色预测动态模型。使火炮对舰艇的射击,具有反应速度快、命中精度好、毁伤效益高和便于计算机控制等优点。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

惯导速度信息辅助的被动雷达导引头量测误差抑制方法

针对被动雷达导引头由于受空间限制测角精度不高的问题,提出了一种基于弹目信息状态变量的扩展卡尔曼滤波方法。通过弹目信息状态变量(弹目距离、弹目视线方位角、弹目视线俯仰角)描述弹目相对位置信息,利用惯导速度信息构建基于弹目信息状态变量变化率的弹目相对运动模型。所提方法充分利用信息资源,抑制导引头量测随机误差,对于提高导弹的打击精度和攻击效果,具有重要的实际应用价值,仿真试验证明该算法的有效性。     

弹药装填机器人自适应PD控制算法

针对弹药装填机器人取弹后自身质量改变较大,运转时会受到质量变化和复杂车内环境共同作用,容易产生运动位移误差现象,采用一种基于重力改进的自适应PD控制算法,实现了弹药装填机器人实际运动轨迹与预定轨迹的快速跟踪要求,并通过Matlab-Simulink进行了仿真验证,得到了较好的控制效果。     

基于模糊层次分析法的航天测控方案优选决策

分析了航天测控任务重要度的影响因素,运用模糊层次分析法研究了航天测控任务方案的优选决策问题,详细分析了方案重要度排序的计算步骤,并通过实例计算证明了方法的简单可行性,该方法在处理航天测控冲突时有一定的应用价值。     

融合地理信息的粒子滤波被动跟踪算法

在粒子滤波机动目标跟踪中,为避免粒子集退化现象,通常采取大量的初始粒子数,因而带来了运算量大、跟踪精度低的问题.融合目标舰可能的航线及地理位置先验信息,将约束条件加入到粒子更新迭代中,对粒子的分布和权值进行调整.通过仿真对比加入约束前后算法的跟踪性能,可以看出融合地理信息后,较好地解决了粒子滤波计算量大的难题,提高了纯方位跟踪定位的精度.     

多假设跟踪技术综述

从工程应用的观点出发,对多假设跟踪技术进行综述。描述了从多假设跟踪的萌芽——多目标跟踪的0-1整数规划法,到多假设跟踪方法的形成;由于假设生成过程是算法复杂性决定性的因素,其中量测个数和航迹合并长度又起关键作用。对该问题进行了重点的回顾;进一步MHT实用化的关键是如何克服算法的复杂性,K-最优假设法为算法应用带来希望。同时,对多假设跟踪其它相关技术的发展也进行了简要叙述。