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。     

随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

微型涡轮发动机控制系统仿真及台架试验

在某微型涡轮发动机控制系统开发过程中，为研究该发动机控制规律，提出一种半物理仿真和台架试验结合的研究方法。设计了包含电子控制器在回路的半物理仿真试验，通过分析原控制逻辑以及起动过程存在的问题，提出对起动控制规律的改进和优化，开展了基于原配电子控制单元和工控机的台架试验，验证了优化后的控制规律，并将其应用于控制器开发。本文提出的方法可避免大量的实物台架试验，缩短控制器的研制周期。     

Si_3N_4－SiC纤维先驱体──低分子量聚硅氮烷的合成与分析

以Ｍｅ_２ＳｉＣｌ_２、ＭｅＳｉＨＣｌ_２（式中Ｍｅ代表ＣＨ_３）或其混合物与ＮＨ_３反应制得低分子量聚硅氮烷，该产物是制备Ｓｉ_３Ｎ_４－ＳｉＣ纤维先驱体的基本原料。研究了不同配比的Ｍｅ_２ＳｉＣｌ_２／ＭｅＳｉＨＣｌ_２混合物氨解反应所需的时间，氨解产物的物理性能、分子量及其分布，着重分析了氨解产物的结构。     

基于数字信号处理的自适应旁瓣对消系统设计与仿真

自适应旁瓣对消技术(ASLC)是雷达抗有源干扰的有效方法.它是采用空间滤波技术,通过辅助通道在干扰方向上形成波束图的零点来实现对干扰信号的抑制.本文介绍了自适应旁瓣对消的原理,然后给出了基于DSP的ASLC实现方案,最后通过仿真分析了自适应旁瓣对消的性能.     

惯导平台式重力测量技术实现及应用

详细阐述了解析方位双轴惯导平台式重力测量的工作原理,并通过基于方位余弦积的惯导力学编排解决了极区工作问题。在常规平台式重力测量数据处理方法的基础上,针对高动态环境提出了基于Kalman滤波的运动扰动修正方法。在此基础上研制了ZL11-1A型国产惯导平台式海洋重力仪。通过与国外主流重力仪产品海上同船作业比对,结果表明,该型重力仪在高海况下测量精度依然优于1mGal,满足重力测量作业要求。     

注F的MOS电容电高辐射效应研究

对干氧栅氧化后注Ｆ的ＭＯＳ电容进行了γ射线辐照试验，研究了不同注Ｆ剂量的ＭＯＳ电容电离辐射响应特征。结果表明，注Ｆ能抑制辐射感生氧化物电荷和界面态，最佳抑制效果的Ｆ注入剂量范围是５×１０１４～２×１０１６Ｆ／ｃｍ２，且受注Ｆ工艺条件制约，少量或过量的Ｆ注入无明显抑制辐射损伤的能力。推测Ｆ在Ｓｉ／ＳｉＯ２界面和ＳｉＯ２中的行为将直接影响ＭＯＳ器件的辐照性能。而Ｆ的行为依赖于Ｆ的注入工艺条件。用一定模型对实验结果进行了解释。     

基于实时预测轨迹修正的共轴跟踪观测方法

针对光电设备跟踪观测轨迹可预测目标，提出并实现了基于实时预测轨迹修正的新型跟踪算法。从电视观测信息中实时解算出轨迹偏差的位置分量与速度分量并修正预测轨迹，引导仪器运动。应用该方法，在被观测目标电视探测不理想时有效提高了跟踪可靠性，降低了光电跟踪设备对电视探测能力的苛刻要求。即使电视探测短时出现困难，也能保证一定精度。本文给出了实时轨迹修正跟踪方法的构成原理与试验结果，并与一般电视跟踪方法进行了对比。     

三维CT图象自动分割法

计算机断层扫描图象（ＣＴ）和核磁共振图象（ＭＲＩ）是诊断疾病和制定治疗方案与手术方案的主要依据之一，而分割ＣＴ和ＭＲＩ图象是定量分析其平面与三维信息的关键之一。本文先采用三维自适应滤波，在保留图象细节的前提下滤除高斯分布噪声和脉冲噪声，然后根据ＣＴ或ＭＲＩ各断层多阈值二值化图象采用区域自动增长算法实现了三维ＣＴ图象和ＭＲＩ图象的自动分割。最后给出了腹部ＣＴ图象的分割结果，该方法分割精度高，速度快，具有广泛的临床应用价值