一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

空空导弹大角度姿态推力矢量控制研究

为研究具有大离轴角及越肩发射能力的先进空空导弹敏捷转弯方法，研究了空空导弹的大角度姿态机动控制律。利用时间尺度分离的方法将导弹的姿态动力学和运动学系统分别看做快子系统和慢子系统。用李亚普诺夫方法设计了慢子系统控制律。利用动态逆方法设计了快子系统控制律。分析了控制系统的鲁棒性和稳态精度。仿真结果证明了所提控制方法能够大大减小空空导弹大角度姿态机动时各种力矩干扰的影响。最后给出了采用姿态控制实现的越肩发射的仿真结果。     

阵列测向半实物仿真硬件平台设计和实现

分析了阵列信号处理算法实用化过程中存在的一些问题,总结了DOA估计快速算法.研究了软硬件设计应具有的功能,提出并实现了基于FPGA DSP的阵列信号半实物仿真硬件平台,指出了下一步研究的方向.     

基于单神经元自适应PID控制的航天器大角度姿态机动

针对航天器大角度姿态机动，提出了一种新的单神经元自适应比例积分差(PID)控制器设计方法。基于误差二次型最优理论推导出相应的单神经元输入权值参数调整算法，并用Lyapunov稳定性理论分析了控制系统的稳定性。所设计的控制器结构简单、计算量小、鲁棒性好，能更好地适应航天器模型的不确定性，易于在轨实现。数学仿真结果验证控制器有效。     

制导系统工具误差的自适应估计

本文研完惯性制导系统工具误差的自适应估计问题。运用自适应技术,这是解决制导精度鉴定问题的一个新的尝试,文中对仪表的误差模型给出了动态补偿,并给出了误差系数的递推估计。对模型中随机量的统计特性应用了自适应技术,并对岭回归引入了自适应估计,对滤波过程中模型的辨识及估值中偏倚的补偿,进行了讨论。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式（IMM）是一种有效的机动目标跟踪算法，但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现。研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标（同样适用非机动目标）的跟踪算法，该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测，并通过改变Kalman滤波的相关参数，实现自适应跟踪。该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性，同时也避免了对非机动目标的跟踪中，在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响。通过在空管系统（ATC）的大量模拟实验，验证了该算法的有效性和重大应用价值。     

偏置动量卫星偏航姿态估计与控制研究

为改善偏置动量卫星无偏航姿态敏感器时用滚动角间接控制偏航姿态的精度,基于降维观测器设计提出了一种采用偏航角估计值直接控制偏航姿态方法。在分析收敛性的基础上,给出了降维观测器的设计,以及直接控制法的系统模型。理论分析和仿真结果表明,该法能大幅提高偏置动量卫星的姿态精度,且易于软件实现,不增加系统硬件配置。     

中远程面（空）对空导弹末制导段的机动目标“标架”模型及自适应估计算法

根据中远程导弹制导系统大都采用脉冲多卡勒雷达导引头的趋势和中远程防空导弹末制导实用对目标机动运动状态的需求，基于目标螺旋机动和蛇行机动的切加速度和法向加速度在目标轨迹活动框架上缓变的特点，本文提出了一种建立在目标轨迹活动框架上的运动状态方程和自适应Kalman估计算法，该方法克服了在直角坐标系和球坐标系上估计目标快变加速度机动延迟大的缺陷，仿真实验证明该算法有很好的跟踪稳定性和收敛性，为先进末制导律的实现创造了条件。     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。