空运市场需求预测的自适应动态建模方法

根据空运市场需求时间序列的季节性、趋势性及随机振动性的特点，随机过程和时间序列分析手段，建立了空运市场需求预测的自适应平滑模型，并利用卡尔曼滤波法解决了模型参数的动态估计问题。     

卡尔曼滤波动态优化及其在遥控机器人空间实验中应用

本文是在文献[1]的基础上,讨论遥控机器人追踪自由飞行目标物的动态性能问题。应用黄金分割法和元素交替极小化法对扩展的卡尔曼滤波初值条件进行搜索并获得优化解。仿真结果表明优化方法简单可行,优化解满足系统性能要求。     

无味卡尔曼滤波在热平衡试验中的应用研究

在航天器热平衡试验中应用温度外推预报技术可以快速准确的给出航天器的极限热平衡温度，缩短热平衡试验时间，降低航天器的研制成本。介绍了一种新颖的热平衡试验数据外推方法——无味卡尔曼滤波(UKF)，分析了UKF的应用效果，结果表明应用UKF外推能够在较短的时间内更准确的获得航天器的极限热平衡温度。     

主从式卫星编队相对轨道的自主确定

为实现主从式卫星编队飞行中心星与环绕星的自主定轨，采用微波雷达测量卫星间相对距离、距离速率、方位角和仰角。根据动力学方程给出了导航算法，并利用扩展卡尔曼滤波（EKF）提高微波雷达相对速度的测量精度。仿真结果表明，该导航算法对主从式卫星编队较有效，且能获得较佳的导航精度。     

基于一维相控阵引信的起爆控制算法研究

工程上实现最佳引战配合要求导弹战斗部最大破片密度方向瞄准目标要害部位。基于一维相控阵引信的波束控制技术,推导了最佳起爆角和起爆延时算法,并研究了一种改进卡尔曼滤波方法在此算法中的应用。该滤波算法将球坐标系中导弹导引头的测量信息转换到直角坐标系下进行滤波,同时消除了由于坐标转换而引起的偏差。仿真结果表明,该滤波算法的应用能得到很高的最佳起爆角和起爆延时估计精度。     

利用地磁场测量的小卫星自主导航设计

地磁场矢量是卫星所在位置的函数 ,通过对地磁场的测量 ,即可实现对近地小卫星的自主导航。本文采用卡尔曼滤波技术设计了小卫星基于地磁场测量的导航方法 ,在采用地磁场模型时选取磁偶极子模型 ,以此使设计算法的计算量大大减少。最后利用数字仿真验证了系统性能。     

统计滤波理论在飞行器制导系统中的应用

本文叙述了统计滤波方法中具有典型代表性的卡尔曼滤波的基本方法。简要说明了它在惯性平台的自对准与自校准;复合制导中的信息综合以及飞行试验后的误差分离和弹道参数最佳估计中的应用。指出了应用中尚存的问题及今后的可能发展。     

捷联导引头制导系统导引律及自适应滤波方案设计

本文推导了捷联导引头制导系统五维动态方程和二维测量方程。在设计导引律时，采用了“瞬态导引法”。同时，提出了有限记忆自适应卡尔曼滤波的算法，并将该算法用于制导系统的滤波方案设计。通过蒙特卡罗实验，验证了本文所提出的制导方案是可行的     

组合导航的自校正滤波控制

本文介绍了一种新的组合导航自校正滤波与控制方法，它是将卡尔曼滤波、参数辨识与自校正控制结合起来，从而提高了适应能力与误差补偿精度，文中分别讨论了误差模型、自校正滤波与自校正控制，并把它们统一起来，得到了封闭解。