瞬时自相关信道化接收机频率测量研究

提出了一种新的信道化IFM接收机的实现方案,该方案基于多相滤波的信道化技术,利用瞬时自相关方法实现复信号的瞬时频率测量,不仅可以实现精确的大动态范围瞬时频率测量,而且具备多信号同时处理能力,仿真结果和性能分析验证了本方法的有效性.     

基于滑动滤波技术的激光陀螺评价方法

激光陀螺是一种以量化脉冲的形式输出角增量的数字传感器，量化误差如同白噪声一样影响着激光陀螺的测试精度。为了准确评价激光陀螺的性能，减少量化误差对激光陀螺测试数据的影响，本文应用滑动滤波技术对激光陀螺采样数据进行滤波处理，理论分析及实验结果表明，该方法有效地降低了量化噪声从而实现了对激光陀螺的准确评价。     

一种基于输出误差观测的冗余MEMS-IMU标定技术研究

针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题，同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化，利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大，且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模；然后针对直接以转台三轴角速率为观测值，导致部分状态量不可观的问题，提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器；最后设计了高精度三轴转台转位编排方式，并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明：该标定方法与六位置标定方案相比，标定精度平均提高了11.37%，可实现MEMS器件误差参数的快速辨识，对实际工程实践具有一定参考价值。     

基于视线角序列的机动目标视线角速率计算

 依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系，采用导引头球面模型，基于当前统计模型，实现了强跟踪状态自适应滤波，计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型，将测角信息转换成距离信息，进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下，根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。     

超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

攻击活动目标的一种最优弹道估计

 为分析活动目标的随机飞行状态和减小导弹的脱靶量,提出了数学模拟打靶的一种新方法。其中包括卡尔曼滤波理论结合最大似然法的应用,以及建立相对运动的离散化模型和灵敏度矩阵。为改善飞行状态的估计精度,论述了确立飞行弹道修正协方差矩阵的概念。除此之外,还讨论了导引敏感器静态误差影响脱靶量的估计问题。     

UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用

采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似，在每个更新过程中，采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换，由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度，而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明，UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度，并能有效地克服非线性严重时，方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题。     

防火墙与网络入侵检测联动系统研究

针对目前防火墙和网络入侵检测系统在网络安全体系中存在的不足 ,提出了一个基于防火墙和网络入侵检测联动系统的框架模型 ,它有效克服了传统入侵检测系统不能实现主动控制的缺陷和防火墙规则配置的复杂性等问题。最后 ,从实现的角度 ,给出了整个联动系统的详细解决方案———采用基于连接检测的包过滤防火墙和基于状态转换分析的网络入侵检测系统相结合。其提高了系统的检测速度和检测的精确性并有效的降低了虚警率     

基于余弦基神经网络的FIR滤波器设计

提出了一种基于余弦基神经网络FIR滤波器的设计方法。根据线性相位FIR滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，构造了一个三层余弦基神经网络模型，并给出了最优隐层神经元的个数。经模拟仿真，滤波器性能非常理想，具有同时输出低通、高通、带通、带阻各种功能，通带、阻带无过冲无波动，边界频率可以精确控制。