基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值.     

带限信道中准相干码相关参考波形技术多径抑制性能分析

码相关参考波形(CCRW)技术以其设计灵活、抗多径性能优异等特点成为卫星导航多径抑制研究的热点,但目前相关文献在分析CCRW技术时常假设单边信道带宽无限或远大于扩频码率,且仅研究特定参考波形的性能,缺乏具有工程指导意义的定量结论.根据CCRW技术一般原理,推导了在无限带宽时任意参考波形的鉴别曲线计算公式,给出了满足稳定跟踪的波形约束条件.分析了不同带宽和闸宽参数的W2/W4/W5三类参考波形的准相干多径误差包络性能,仿真表明带限信道中W4、W5波形抗多径性能优于W2波形;以GPS L5和Galileo E5a/E5b的QPSK(10)信号为例进行原理样机试验,结果表明W2、W5算法比窄相关技术的3dB衰减多径误差包络面积减小达63％和72％.结论可用于现代化导航接收机的多径抑制设计.     

鱼雷最大航向估计在反鱼雷中的应用

在悬浮式深弹反鱼雷时,若只能根据声纳兵的经验估计鱼雷距离,如何正确估计鱼雷航向角范围就成为正确布放悬浮式深弹的关键.从直航雷的相遇三角形和尾流鱼雷命中目标条件出发,推导出鱼雷相对舰艇的正常提前角,从而确定鱼雷在被发现点的最大航向角范围,为正确投放悬浮式深弹提供了理论依据.     

效能指数的机载火控雷达研制费用估算模型

为提高机载电子设备研制、生产费用估算的精度,提高估算模型的应用范围和时间跨度,构建了基于效能指数的机载火控雷达研制费用估算模型。在分析机载电子设备研制费用建模特点的基础上,以军用飞机的机载火控雷达设备为研究对象,探讨了其效能指数的构建方法,建立了基于效能指数的研制费用参数模型,并进行实例分析。结果表明,由于效能指数考虑了众多费用驱动因素,该模型形式简明直观,相对误差较小,为研究机载电子设备的费用估算进行了有益的探索。     

改进的高脉冲重复频率雷达多假设距离估计方法

高脉冲重复频率雷达目标距离估计时面临距离模糊问题,因此必须采取一定方法解距离模糊。现有方法大都需要在每个驻留时间内至少两帧(包括两帧)检测到目标来实现目标距离估计,多假设方法虽然不要求在每个驻留时间内都需至少两帧检测到目标,但是当模糊区间发生变化时会出现目标距离估计错误。针对现有多假设方法的不足,提出改进的多假设方法,通过建立相关波门来判断目标所在的模糊区间是否改变并对目标状态作出修正,实现对模糊区间发生变化时目标距离的正确估计。仿真表明,方法可以不受模糊区间变化的影响,以较高精度实现目标距离估计。     

加权采样的序列蒙特卡罗滤波技术

在处理非线性滤波问题时,常用的几种通过模型近似或计算近似的滤波方法均在某种特定的情况下具有适用性.近年来随着计算机处理能力的快速发展,提出了序列蒙特卡罗滤波方法,因其在处理复杂的非线性和非高斯问题时表现出强大的潜力而引起广泛关注.详述了序列蒙特卡罗滤波算法的基本思想和原理,对其关键技术进行了归纳分析,并指出了该方法亟待解决的一些难点问题.     

基于正则化的多平台多传感器导航定位和探测偏差估计

针对影响舰载雷达探测误差主要为平台导航定位误差和传感器自身探测误差,对这两类误差的影响因素进行了分析,首次综合考虑这两种系统误差,提出了一种基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法,利用不同舰艇上传感器对公共目标探测的迭合条件,建立系统误差观测方程,利用LS对两种系统误差同时进行了估计,并在偏差估计中采用正则化估计方法,提高估计结果的稳定性,最后进行了仿真验证,仿真效果验证了算法的有效性,具有较高的工程应用价值。     

Signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio estimation for wireless communication systems: Methods and analysis

The Signal‐to‐Interference‐plus‐Noise Ratio (SINR) is an important metric of wireless communication link quality. SINR estimates have several important applications. These include optimizing the transmit power level for a target quality of service, assisting with handoff decisions and dynamically adapting the data rate for wireless Internet applications. Accurate SINR estimation provides for both a more efficient system and a higher user‐perceived quality of service. In this paper, we develop new SINR estimators and compare their mean squared error (MSE) performance. We show that our new estimators dominate estimators that have previously appeared in the literature with respect to MSE. The sequence of transmitted bits in wireless communication systems consists of both pilot bits (which are known both to the transmitter and receiver) and user bits (which are known only by the transmitter). The SINR estimators we consider alternatively depend exclusively on pilot bits, exclusively on user bits, or simultaneously use both pilot and user bits. In addition, we consider estimators that utilize smoothing and feedback mechanisms. Smoothed estimators are motivated by the fact that the interference component of the SINR changes relatively slowly with time, typically with the addition or departure of a user to the system. Feedback estimators are motivated by the fact that receivers typically decode bits correctly with a very high probability, and therefore user bits can be thought of as quasipilot bits. For each estimator discussed, we derive an exact or approximate formula for its MSE. Satterthwaite approximations, noncentral F distributions (singly and doubly) and distribution theory of quadratic forms are the key statistical tools used in developing the MSE formulas. In the case of approximate MSE formulas, we validate their accuracy using simulation techniques. The approximate MSE formulas, of interest in their own right for comparing the quality of the estimators, are also used for optimally combining estimators. In particular, we derive optimal weights for linearly combining an estimator based on pilot bits with an estimator based on user bits. The optimal weights depend on the MSE of the two estimators being combined, and thus the accurate approximate MSE formulas can conveniently be used. The optimal weights also depend on the unknown SINR, and therefore need to be estimated in order to construct a useable combined estimator. The impact on the MSE of the combined estimator due to estimating the weights is examined. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

AHP法改进及其在目标威胁等级评估中的应用

目标威胁等级评估有利于合理分配战场资源,进行科学的攻防决策,既能更好保存自己,又可有打击敌人。应用模糊综合评判和成对比较法构造判断矩阵,改进了层次分析法(AHP法),提高了判断矩阵的准确性和科学性。采用改进后的AHP法评估威胁水下潜艇生存的海面和水下目标,得到了目标威胁的量化结果。改进后的AHP法可用于其它类型目标的威胁等级评估,为进一步提高评估的准确性,模糊综合评判时专家评分权值可取不同值,但判断矩阵的特性有待进一步研究。     

舰船电力系统运行负荷估算方法研究

针对舰船电力系统的运行负荷估算常见算法的不足,提出了改进算法.改进算法用随机模型和回归模型描述舰船电力负荷,用回归模型描述的负荷采用回归算法,用随机模型描述的负荷采用逐步聚类法进行计算,并对获得随机负荷的计算参数提出了具体方法.通过对某船的计算和实测,进行了各算法的比较,验证了改进算法的可信性.