交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

飞机厂所异地数据发放技术研究与实现

在Windchill平台上采用UML定义扩展类和远程方法调用技术(RMI)实现对发放流程的远程控制,最后用Java语言开发了飞机厂所异地数据发放系统。该系统可通过广域专网对飞机产品数据以EBOM形式实现异地发放,并支持断点续传功能,保证了数据传送的完整性,实现了发放流程异地远程控制,为开展飞机厂所协同研制提供了技术基础。     

基于新息和残差的自适应UKF算法

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于新息和残差序列在线估计噪声统计特性的自适应无迹卡尔曼滤波算法.该算法首先通过新息序列实现了对观测噪声协方差矩阵的实时跟踪;然后根据新息和残差的正交性原理估计过程噪声协方差的实时变化;最后利用协方差匹配原则在线修正噪声的理论协方差使其逼近真实的噪声水平,从而实现最优估计.另外算法中通过引入尺度因子,进一步减小了泰勒展开造成的截断误差,提高了估计的精度.DR/GPS组合导航系统的仿真实验表明,该算法对时变的噪声统计特性有较强的自适应性,滤波精度更高,鲁棒性更强.     

基于局域波分解的微机械陀螺信号提取研究

在某型微机械陀螺实测数据的基础上,提出采用局域波分解的方法进行陀螺信号提取研究.根据局域波分解的滤波特性,采用一种新的滤波方式.首先将某一时刻的多个瞬时频率分解到不同的基本模式分量中,对信号进行局域波分解;根据分量相关系数判别噪声;对分量进行时域尺度滤波,得到重构后的去噪信号,进而得到陀螺真实信号.在实测数据上,通过局域波分解和小波变换进行信号提取对比分析,试验表明,两者均能很好的信号去除噪声,提取陀螺信号,但硬件实现上局域波分解更容易,更有实际工程意义.     

基于SMC-CPHD的多目标跟踪算法研究

针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度(SMC-CPHD)滤波算法。这种方法是将SMC和CPHD两种滤波算法的优点相结合,用一些离散的粒子去接近PHD函数,不仅解决了在滤波修正步没有闭式解的问题,而且避免了当某个目标发生漏检时,PHD权值的转移问题,在递推PHD函数的同时也递推基数分布。将此方法应用到有杂波存在复杂的多目标跟踪环境中,通过仿真实验,对CPHD滤波和SMC-CPHD滤波得出的结果进行比较,验证了本文所提出方法对多目标跟踪的可行性和精确性。     

GPS/SINS超紧组合导航系统可观测性分析

系统状态的可观测性决定了系统的滤波精度.目前,分析系统状态可观测性的主要方法是针对线性系统的,其中奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)法可以对系统进行事前分析,并且计算简单,成为广泛使用的方法之一.然而集中滤波结构的全球定位系统/捷联惯性导航系统(GPS/SINS,Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation System)超紧组合模型的量测方程是非线性的,对非线性系统进行可观测性分析是非常困难的.针对这个问题,推导出了超紧组合模型线性的量测方程,并证明了该模型满足分段定常系统(PWCS,Piece-Wise Constant System)定理;使用奇异值分解法对其做可观测性仿真,并对实验结果做了全面分析.结果表明:系统状态的可观测性受载体运动状态影响,载体机动性越强,可观测的状态越多,可观测性越高.     

基于模糊逻辑的交互式多模型滤波算法

针对交互式多模型（IMM）滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方式进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内，假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方式进行运动，以相对距离和视线角为观测信息，对IMM滤波算法的模型概率更新模块进行改进，提出了基于模糊逻辑的交互式多模型（FLIMM）滤波算法。通过仿真对比分析，改进后的算法能够有效地提高收敛速度，进而获得更高的跟踪精度。     

带有攻击角约束的无抖振滑模制导律设计

考虑到自动驾驶仪的动态延迟问题和攻击角度约束问题,根据寻的导弹拦截逃逸机动目标设计了一种新的无抖振的滑模制导律。首先,对视线角进行三次微分可得到制导系统的状态方程;其次,根据制导系统状态方程设计滑模算法,通过选取满阶终端滑模(TSM)滑动流形避免了TSM的奇异问题,在控制输入的导数项中引入切换函数项进行扰动补偿,有效消除了控制器中的抖振现象;最后,将提出的控制算法应用到制导律的设计中,保证了视线角在有限时间内收敛到期望值。通过与现存的有限时间制导律对比,本文设计的制导律不仅能够补偿自动驾驶仪的动态延迟而且能够有效消除控制器中的抖振现象。数字仿真验证了所提出的控制算法在制导律设计中的有效性。