基于推广卡尔曼滤波算法的声测定位技术

本文针对声测定位的特点,提出了一种推广的卡尔曼滤波算法,通过该算法,我们可以获得弹丸的空间状态参数,进而应用Rugge-Kutta法可以反推出炮位,文中给出了估计外推误差方差的方法及计算机模拟结果。     

量测噪声模拟及其在C^3I系统仿真试验中的应用

各种雷达、声呐,以及其它量测设备对目标的量测不可避免地带有误差,即量测噪声。在舰船作战系统、指火控系统、区域C~3I系统的的情报处理和火控解算方案论证、系统仿真试验、以及模拟训练中,都要求逼真地计算多目标、多传感器的量测噪声。显然,按照常规方法产生的随机数和正态白噪声是远远不能满足需要的。本文着重论述了量测噪声的模拟机理,在对量测噪声进行分类的基础上讨论了多种行之有效的模拟方法,最后作为应用实例,在指出了所采用的周期长、性能优良的多随机数发生器的同时,较详细地阐述了区域C~3I系统仿真试验中多目标、多传感器量测噪声的模拟技术。     

多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

基于交叉定位的声纳浮标阵被动检测预处理研究

交叉定位的精度直接决定着水下目标被动方法的检测性能,而目标数量的不确定性及其位置关系的复杂性将进一步影响交叉定位的精度。针对上述问题,提出了一种基于最小交叉定位方差的距离和方位数据互联算法。首先,分析了水下目标2种典型运动特点,分别构建了水下目标运动模型;其次,研究了声纳浮标阵型和交叉定位原理对定位精度的影响,构建了声纳浮标被动检测模型;最后,采用距离和方位数据关联方法,完成了水下目标被动检测前的预处理。仿真结果表明：在多目标航迹交叉、复杂噪声环境条件下,该算法整体性能优于典型的模糊聚类法和最近邻域法。