ARMA建模及其在Kalman滤波中的应用

提出了一种补偿惯性传感器随机误差的自回归滑动平均(ARMA)建模方法,在该方法中,首先,将时间序列平稳性检验的轮次法和样本方差变差系数相结合,以确定合适的建模样本长度;其次,将惯性传感器的随机误差看成是真实状态叠加白噪声,通过对观测数据做滤波处理,给出了求解模型参数的算法;随后,构建一组符合ARMA(6,4)模型分布的有色噪声,基于准确建立的ARMA(6,4)模型和AR(2)近似模型构建Kalman滤波器,以研究建模精度和Kalman滤波输出之间的关系;最后,探讨了基于状态可观测度分析的模型降阶方法,在保证精度情况下提高模型计算的实时性,便于建模方法在工程实际中的应用。通过对某型号加速度计的随机误差进行处理,高阶模型及降阶模型的滤波残差标准差分别降为原始随机误差标准差的1/66和1/28,说明方法是有效的。     

电液仿真转台控制系统设计与仿真研究

针对影响三轴电液仿真转台动、静态性能最大的同步驱动、摩擦和大惯量负载干扰三个问题，采用了模拟人脑基于经验控制的FNN（模糊神经网络）控制器和基于学习校正的PNN（预测神经网络）控制器分别对应转台内环（角速度环）和外环（角度环）反馈系统。FNN同步控制器分为等同和主从同步控制模式，两种模式相互切换，提高了系统同步性能；PNN摩擦干扰控制器采用了基于双网络模型的NARMA（非线性自回归滑动平均）预测模型，具有较强的非线性系统辨识能力，提高了系统抗干扰能力。软件仿真结果表明，当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时，使用PNN—FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能。     

一种基于状态转移的雷达脉冲时序特征描述方法

雷达脉冲具有时间序列的明显活动规律,传统的基于脉冲描述字的雷达脉冲频繁序列提取,只能获取脉冲序列片段,序列片段之间的时序关系不明确,无法描述整个信号的时序特征。提出了一种基于状态转移矩阵的雷达脉冲时序特征描述方法,将雷达脉冲时序分为固定序列和概率转移,通过挖掘出的雷达脉冲重复间隔序列,按照状态转移矩阵的模型,完成时序片段的拼接,描述整个雷达信号的脉冲时序特征,从而为雷达信号时序特征和工作模式研究提供依据。     

应用HP滤波的卫星遥测数据预测方法

卫星遥测数据预测分析在故障预警中发挥着重要作用。文章将用于时间序列分析的HP (Hodrick-Prescott)滤波引入到遥测数据分析领域中,提出了基于HP滤波分解的卫星遥测数据预测方法,并设计了在轨应用的系统方案。利用HP滤波将遥测数据的时间序列分解成趋势成分和波动成分,并根据各项特点分别使用多元自回归和季节型单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,然后叠加趋势成分和波动成分各自的预测值,得到最终组合预测结果。该预测方法可以有效降低由趋势性、波动性等因素相互影响产生的误差,提高预测精度,其系统方案可在卫星监视、故障诊断和预警中实际应用。利用预测方法对某卫星行波管阳压遥测数据进行分析,验证了预测方法的正确性和有效性,在半年时间内的预测结果的相对误差小于0.04%。     

3D雷达对3D雷达的引导提示性能分析

分析了不同位置关系3D雷达对3D雷达的成功引导概率及引导误差,讨论了成功引导概率随参数特征变化的性质,仿真分析目标到提示雷达不同斜距时目标在被提示雷达中的角度分布及引导误差变化。研究对雷达组网中3D雷达对3D雷达引导提示系统设计有一定的参考价值。     

基于图像识别技术的火箭飞行时序判读

在运载火箭开展射前综合测试时,控制系统在预先指定的飞行时序向末端发送一系列指令,指示末端设备做出相应动作,以达成对应的目标。这些动作主要依赖火工品完成,这些动作变化会体现在火工品等效器指示灯上。当前控制系统无法检测到末端等效器的电流情况变化,因此无法对末端动作进行有效监测,测试缺乏可靠性、准确性与可追溯性的问题亟需改善。通过综合运用人工智能、数字图像处理与计算机视觉技术,经由特征匹配、指示灯定位、指示灯状态建模等步骤,可对末端火工品等效器状态变化实现精准监测,进而实现飞行时序自动判读。与标准判据比对后,本文提出的火箭飞行时序判读系统准确率可达98.89%。     

一种基于热分析的FPGA时序分析方法

FPGA的实际工作温度是决定FPGA时序分析可靠性的决定因素。为了克服FPGA结温难以获取的问题,充分保证FPGA时序分析的可靠性,文章提出了一种基于热分析的FPGA时序分析方法。该方法通过对整机设备内热环境分析和建模来获取FPGA的实际工作温度,在此基础上进行FPGA时序分析和温度余量分析,准确获取FPGA时序信息。该方法包含热分析和建模、FPGA时序温度参数获取、FPGA时序分析、温度余量调整等4个过程。文章还结合具体应用,对该方法进行了过程说明和应用结果分析。通过该文提出的基于热分析的FPGA时序分析方法,可以准确计算获取FPGA器件的实际结温,并在此基础上开展时序分析,从而有效保证了FPGA时序分析的准确性和可靠性。     

基于有限数据的动力学系统建模与仿真

提出了一种动力学系统特性的建模与仿真方法，它使用均匀设计法选择试验点，构造多项式模型建立模型框架，通过逐步回归分析确定模型的具体形式，并基于此模型实现对系统特性的仿真。结果对比表明，该方法能够通过少的试验得到精确的模型，是一种有效的建模与仿真法。     

基于多元线性回归模型的光纤陀螺温度误差建模

在-40℃～60℃温度范围内测试了数字闭环光纤陀螺的标度因数、偏置和噪声,基于对测试 数据的分析指出,零偏稳定性大于0.3°／h的光纤陀螺的温 度误差主要来源于标度因数误差和偏置误差。利用逐步回归法分析了零偏与温度、温度梯度 之间的线性关系和标度因数与温度之间的线性关系,建立了零偏误差和标度因数误差的多元 线性回归模型。在模型中引入到达探测器的光功率作为新变量,提高了标度因数模型精度, 并使计算量减小40％。建模结果表明,标度因数误差回归模型的残差均方(RMS)达到1
(bit／(°／s)) 2,偏置误差回归模型的残差均方达到0.067(°／h) 2。     

基于波形综合的雷达目标识别的自相关法

讨论雷达反隐身技术中的目标识别方法。重点介绍基于自然频率的波形综合雷达目标识别方法。针对实际雷达目标均被噪声污染 ,提出一种抗干扰能力强的自相关函数算法 ,给出该算法的实现步骤 ,进行计算机仿真试验 ,仿真结果表明 ,所提出的雷达目标识别方法有效。     

基于有限数据的动力学系统建模建与仿真

提出了一种动力学系统性特的建模与仿真方法，它使用均设计法选择试验点，构造多项模型框架，通过逐步回归分析确定模型的具体形式，并基于此模型实现对系统特性的仿真。结果对比表明，该方法能够通过少的试验得到精确的模型，是一种有效的建模与仿真方法。     

基于自回归高阶估计的盲信号提取算法

文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。     

雷达／红外综合探测系统抗干扰能力的建模

选择目标探测概率这一性能参数衡量雷达/红外综合探测系统的抗干扰能力,建立了压制式干扰情况下该综合探测系统的目标探测能力的数学模型,并通过计算机仿真验证了该模型的适用性。     

对警戒、引导雷达的侦察/干扰技术

提出了适合于警戒、引导雷达工作特点的侦察／干扰技术方案，详细描述了其设计原理，经推广使用，达到了满意的效果。     

基于频繁序列挖掘的声纹特征提取关键技术研究

声纹识别,是根据声纹特征识别说话人身份的一种生物识别技术。与人脸识别、指纹识别、虹膜识别相比,声纹识别的数据获取更加便捷,不受时间地域的限制,数据采集成本更低,公众对声音采集的抵抗力较弱,已经在安防、刑侦、金融等多个领域被使用。而声纹识别算法的关键是描述特定对象的声纹特征,好的特征既要最大化保留说话人的语音特性,又要对噪音、语速、音量、说话内容等有较好的鲁棒性。针对语音数据较少、文本不相关情况下的声纹识别,本研究采用频繁序列挖掘技术对声音的梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)组成的序列进行挖掘,将挖掘到的频繁序列作为说话人的语音特征,再使用PLDA判别方法,结果显示该模型对语音数据较少的情况识别效果良好。     

最低雷达引导高度图的制作

<正>雷达管制是对我们延用了多年的雷达监控下的程序管制方式的质的变革和飞跃。管制人员通过缩小管制间隔,达到改善飞行安全性、提高空域容量、减少航班延误的目的。通过制作最低雷达引导高度图,可以给管制人员提供雷达管制     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律：首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。     

基于数据库和三维哈希表的运载火箭飞行时序自动判读技术

运载火箭每一次模拟飞行试验会产生大量的飞行时序,为了验证飞行过程的正确性,系统人员要花费大量的时间和精力进行判读,且由于受主观影响,判读的可靠性较低。本文以应用在某新型运载火箭控制系统中的飞行时序自动判读技术为背景,介绍了一种新颖的时序自动判读技术,该技术利用数据库和三维哈希表实现了时序的实时定位和全自动判读,不仅满足了时序在飞行过程中的实时自动判读需要,也为飞行结束后的分析提供了可靠的判读结论,减轻了时序判读人员的工作量,提高了箭上软件的可靠性。     

基于时序逻辑的复杂环境下无人机运动规划算法

本文主要考虑基于时序逻辑的无人机运动规划问题。一般地,解决该问题的算法包括两个阶段:上层综合阶段生成一条可行的离散规划;低级综合阶段结合离散任务规划设计无人机的控制输入。但是当第一阶段失败时,即线性时序逻辑(LTL)任务在当前环境中无法实现时,我们希望系统能够进行一定的调整。本文提出了一种任务重规划算法,在深入理解模型检查原理的基础上,利用初始任务自动机生成一个松弛乘积自动机,进而获取有效的离散任务规划;同时设计一个自动机的权重函数,确保该规划在最小程度上违背初始任务所提出的约束。本文提出的重规划算法解决了时序逻辑在复杂环境中无法实现的难题,扩大了时序逻辑在无人机运动规划中的应用范围,同时增加了系统的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的船载雷达速率陀螺动态性能检测方法

对航天测量船惯性导航系统船摇数据和伺服系统陀螺数据进行分析,提出基于RBF神经网络算法,利用同船装载的惯性导航系统船摇数据检测雷达伺服速率陀螺动态性能的方法,并通过计算机进行实际测量数据的仿真实验。实验结果验证了方法的可行性。