一种基于HLA分布式仿真系统的动态负载平衡算法

基于兴趣域的"快递式"动态负载平衡算法从HLA/RTI提供的服务出发,当节点成为重载节点时,将节点部分负载转移到兴趣域内的轻载节点上,同时采用两次"握手"方式解决了负载迁移过程中出现的问题.通过使用两个评价参数--CPU占有率和内存使用率进行实验证明,负载平衡前后重载节点的CPU利用率和内存使用率有明显差别,结果表明该方法能有效地平衡系统各节点之间的负载,保证系统的实时性,提高系统的服务质量.     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

信号数字处理中抗混滤波器的技术指标分析及其设计

本文从信号处理设备对输入信号进行时域和频域数字信号处理的角度,论述了采用抗混滤波器进行抗混滤波的必要性.经论证提出了抗混滤波器的设计指标,进行了切比雪夫抗混滤波器的设计计算.最后对实现的抗混滤波器进行了性能测试,取得了满意结果.     

引信保险机构状态信号的提取与处理

根据引信保险机构系统特性分析,选择驻极体传声器作传感器,从而获得引信保险机构的状态信号。经多级高、低通滤波和放大后,由单片机和标准判据进行比较,完成引信保险机构的状态检测。     

线性测量海上机动目标状态估值器

本文导出了在惯性坐标系内利用线性测量卡尔曼滤波器(LMKF)来估值海上机动目标的状态估值器。LMKF 可以用于非线性测量条件下的目标状态估值。同时,LMKF 的公式比延伸的卡尔曼滤波器(EKF)要容易推导得多。在飞机坐标系里用蒙特卡罗方法进行了大量的数学模拟。模拟结果表明,两种滤波器的估值误差相同,但是LMKF 只需要比较少的计算量。应用线性测量的方法,导出了在飞机地理水平面坐标系内的LMKF。该滤波器有较高的溶液精度和较少的计算量。     

单片可编程数字信号处理器(DSP)在控制领域的应用趋势

分析了单片可编程数字信号处理器的特性,并着重同普通微处理器、微控制器作了结构及性能上的比较。介绍了现有的DSP 并预测了DSP 在控制领域中的应用趋势。     

惯导系统动基座对准精度评估方法

弹载惯性制导系统空中对准是机载战术导弹发射前必须完成的任务,其对准精度直接影响导弹系统的制导精度。利用最优平滑技术对弹载惯导系统传递对准效果进行评估,是分析导弹系统的战术性能和惯导系统自身器件性能的有效方法。Rauch-Tung-Striebel(1965)提出了固定区间平滑算法,Meditch(1967)提出了固定点平滑算法;Bierman(1983)、Watamabe(1989)等许多学者对RTS算法提出了改进方法,这些方法在保证平滑算法中数值的稳定性和提高计算效率方面有了明显改善。针对固定区间平滑算法所适应的对象,分析了这类平滑算法的特点,提出了RTS固定区间平滑算法的改进方法;结合弹载惯性制导系统传递对准效果评估,进一步证明了分析的正确性。     

U-D分解单步迭代滤波在飞行状态估计中的应用

针对单步迭代滤波常规算法数值鲁棒性差、滤波易于发散的缺点对误差协方差矩阵使用了 U - D分解 ,从而形成了一种基于 U - D分解的单步迭代滤波算法。该算法提高了数值鲁棒性 ,并且对相关的量测噪声有一定处理能力 ,应用于飞行状态的估计问题 ,获得了较为满意的结果     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。