基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

基于模糊指派的阵地选址决策

给出了一种混合部署的多个导弹营的阵地多要素选址决策方法,运用了模糊关系合成矩阵,将各种情况下的多要素导弹阵地选址问题转化为模糊指派问题,并运用了匈牙利算法进行求解,最后给出了实际算例.     

目标位置不确定性的图形描述

目标的观测和状态估计涉及目标的各种运动和属性数据,其中位置不确定性是最重要的性能指标.借鉴测绘学科中衡量点元位置不确定性的方法,分别用椭圆和椭球来表示二维目标和三维目标的位置误差散布的不确定性区域.从位置误差的协方差矩阵导出1-σ误差椭圆(球)参数,再由椭圆(球)的概率分布导出相应的95%圆(球)概率误差的半径.位置不确定性的图形描述为评价位置观测数据的质量提供了可视化的方法.     

SEA的侦察与监测系统效能分析

侦察与监测系统已成为现代C3I系统的重要组成部分,其效能评估既有C3I系统的一般性又有自身的特殊性。首先在一般系统效能含义上定义了侦察与监测系统的系统效能,比较了几种典型的C3I系统评估方法。在此基础上,将SEA方法应用于分析侦察与监测系统效能,并将情报信息量作为效能度量的指标。最后给出了分析计算过程和仿真结果。     

计算机模拟中油罐灭火力量最佳位置确定方法

在实际油罐灭火力量部署时,确定泡沫枪(炮)、水枪等灭火力量的合理位置或最佳位置,取决于指挥员的经验和综合素质;对于计算机模拟灭火,需要根据所设定的条件(如风向),来确定灭火力量的合理位置或最佳位置,进而达到计算机灭火作战指挥模拟训练的目的.     

对失控翻滚目标任意位置悬停的模糊控制

针对失控翻滚目标任意位置悬停的控制问题进行研究。在目标器轨道坐标系下建立任意偏心率的三维相对运动方程,并分析失控翻滚目标的姿态运动特性。将悬停问题解耦为三个通道的二维模糊控制问题,并以x通道为例进行Mamdani型模糊控制器设计。确定相应的模糊子集、隶属度函数以及模糊控制规则表,采用面积中心法解模糊化。通过数值仿真验证了模糊控制器的控制性能。     

塔康信标扩展数据广播抗噪声性能分析

为扩展塔康信标数据广播功能,保持同导航功能的兼容性,分析了信标信号格式和系统要求,提出了基于OOK、PPM、DPSK的数据广播方法,将数据信号插在基准群之后播发。研究了高斯白噪声对3种数据广播信号的影响,分别推导出3种数据广播系统误码率公式。仿真结果表明:抗噪声性能从好到坏依次为OOK信号、DPSK信号、PPM信号;信噪比大于15 d B时,DPSK同PPM误码率基本相同,均小于6×10-5。同时,由于PPM方法数据广播速率高于OOK,实现复杂度低于DPSK,具有较好的综合性能。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。