一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.     

舰船武器甲板位置点杆臂参数的测定

舰载武器发射或舰载武器惯导系统对准需要舰载惯导系统MINS的信息辅助,不同的安装位置使得它们之间存在较大的杆臂效应,在对杆臂效应补偿中需要三维杆臂尺寸参数,由于加工误差、安装误差及船体变形,使武器战位的实际杆臂参数偏离图纸计算值.通常舰载惯导舱室与甲板武器战位之间不能通视直接测量难度大.为提高杆臂效应补偿精度,提出了基于舰载惯导MINS及差分GPS辅助的测量方案.通过速度信息观测采用马尔科夫递推滤波器估计杆臂参数,仿真结果表明通过10min的测量可达到0.1m估计精度量级.     

基于快速方向重叠变换的图像压缩

传统二维DCT无法稀疏表示除水平或垂直方向外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(DPDCT)计算复杂度过高.针对这些问题,快速方向重叠变换(FDLT)沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,并进一步集中分散在变换块间的能量,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDLT通过设计块边界提升,保证了算法完全重构.实验表明,FDLT计算复杂度不超过DCT的2倍.采用同样的编码方法,基于FDLT的压缩图像与基于DCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.5dB以上,而且图像边缘细节更加清晰、完整.     

复杂大系统仿真的VV&A理论及过程研究

为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究.对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中.实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性.     

低开销的软错误免疫寄存器设计

随着工艺尺寸的逐渐缩小,集成电路中由放射性粒子引起的软错误不断增加,在设计时必须考虑由软错误引起的可靠性问题.使用软错误免疫寄存器对电路敏感部分选择性加固是降低逻辑电路软错误率简单有效的方法.总结了常用的软错误免疫寄存器结构,并使用可靠性分析方法对8种寄存器进行量化研究和比较,得出双模时空冗余寄存器具有更高的可靠度;针对现有可靠寄存器开销较大的缺点,设计了一种基于时钟延时的动态主级时空双模冗余寄存器--DMTS-DR,不仅能很好地免疫自身的SEU,还能对前级组合逻辑的SET进行有效屏蔽.与其它可靠寄存器相比,DMTS-DR的面积和延时开销都有大幅降低,在可靠性、面积和速度间实现了较好的折中.     

超声阵列障碍探测技术及其在无人车辆中的应用

设计了适合安装在汽车前保险杆的超声障碍检测系统.提出了一种新颖的混合型超声波换能器阵列、基于换能器阵列合成孔径和超声波脉冲编码的障碍检测算法,以区分回波信号是否含有危险信息.理论计算与实验结果表明,该系统可检测到直径15mm的平板目标,其有效测量距离为0.2～25m,并可实现多目标定位.     

无人机运动模糊图像复原技术

在无人机飞行过程中,由于成像系统会受到相对运动、姿态变化、机械振动、镜头离焦以及大气湍流效应等影响,造成获取的图像产生退化.由于图像复原问题通常情况下是病态的,综合利用了无人机运动的先验信息,提出了不同运动模糊情况下点扩散函数的估计方法,采用维纳滤波复原算法估计图像,给出了适用于无人机成像制导系统的图像复原方案.最后经仿真实验证明,该算法图像复原效果好,计算量小,抗噪声鲁棒性强,有较大的工程应用价值.     

基于地磁场的新型导航方法研究

利用地磁场的特性来寻找一种新型的自主导航方法.通过在飞行器上使用三轴磁强计敏感到当地的地磁场强度矢量,参考国际地磁场模型(IGRF),使用广义卡尔曼滤波算法对飞行器位置进行估计,获取位置信息.仿真验证了这种方法的可行性,并给出了导航精度.     

基于卡尔曼滤波的反舰导弹火控数据处理

在舰载反舰导弹火控系统的数据处理中,由于量测数据受到不同程度的噪声影响,不能将得到的数据直接参与导弹射击方程的运算,必须通过对观测设备提供的数据进行卡尔曼滤波处理,为了保证获取处理数据既具有较高的精度又具有较好的稳定性,还要具有较好的时效性,因此通过采用自适应卡尔曼滤波算法,极大地提高了系统数据处理的效果,获得了较理想的反舰导弹火控系统导弹射击参数.     

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.