相干信号源高分辨测向的仿真比较

论述了高分辨测向的MUSIC算法、空间平滑法、修正空间平滑法和MD算法的基本原理,通过仿真实验,比较了在相干信号源条件下各算法测向精度的性能优劣.     

机载脉冲多普勒雷达海杂波仿真及加速

为了提高杂波仿真的精度和速度,提出了一种对现有杂波模型的改进方法,即改用Petts的海杂波后向散射系数模型提高仿真精度,通过预先存储网格单元面积积分、只实时计算主杂波和查表实现旁瓣杂波提高仿真速度。仿真结果表明:该算法有效地提高了杂波仿真的精度和速度。     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

基于混合算法的涡轴发动机稳态性能仿真模型

以自由涡轮式涡轴发动机为研究对象,建立了涡轴发动机的稳态性能仿真模型,提出了基于天牛须算法和N+1点残量法的求解发动机模型的混合算法(BAS-N+1混合算法),利用发动机台架试车数据对仿真计算结果进行了验证。结果表明,该稳态性能仿真模型各参数的求解误差在3%以内。与PSO-N+1混合算法相比,BASN+1混合算法求解精度更高,收敛更快。BAS-N+1混合算法既保留了智能算法对初猜值误差的包容性,也拥有接近经典迭代算法的收敛速度和精度,能够实现涡轴发动机稳态仿真模型的高精度大范围快速收敛。     

基于滤波残差的组合导航系统故障检测研究

论文研究了两种用于组合导航系统中的故障检测方法,首先介绍了传统的残差χ^2检验法,随后给出了一种基于最大残差样本协方差阵特征值的故障检测算法。通过计算机仿真比较了两种算法在组合系统中的应用,仿真结果显示,基于特征值的故障检验算法对故障较敏感,系统组合精度略高,一定程度上优于传统残差χ^2算法。最后,文章讨论了组合导航系统中两种故障检测算法的优缺点。     

基于SOA-Newton迭代的六自由度平台正解算法

运动学正解是实现六自由度平台高精度控制和三维可视化仿真的基础,但是传统方法存在着求解难度大、精度低的缺陷。针对Newton-Raphson迭代法求解时依赖迭代初值的问题进行了研究,提出了一种基于SOA-Newton迭代的六自由度平台正解混合算法。该混合算法充分发挥了SOA算法的群体搜索性和拟Newton法的局部细致搜索性,同时也克服了粒子群算法后期搜索效率降低和Newton法对初始点敏感的缺陷。以研制的车载位姿平台为例,在Simulink软件中建立了混合求解算法的仿真模型,给出了计算实例,并与单独的Newton-Raphson迭代法和SOA算法进行了对比。对比结果表明,SOA-Newton混合算法具有极好的稳定性和较高的收敛速度及精度,更能满足工程实际应用。     

多传感器数据融合的平均航迹算法

提出了一种适用于分布式多传感器的平均融合算法,对其算法机理进行了详细描述。对融合算法、未融合算法和算术平均算法三者的跟踪航迹和方差进行了仿真比较。仿真结果表明,融合算法优于算术平均算法和未融合算法。它提高了跟踪精度,改善了航迹质量。尤其在多传感器跟踪系统工作异常的情况下具有独特的优良位能。     

一种新的捷联姿态矩阵理算法的应用研究

本文为改进捷联系统计算机解算的实时性，引入一种新的捷联姿态矩阵理算法。针对算法系统应用的要求，完成了系统力学编排，解决了仿真研究方法、仿真轨迹和迭代频率的选择等问题，采用Ｃ语言和Ｉｎｔｅｌ８０２８６计算机进行系统仿真和软件模块测试，对新算法和常用的四阶龙格一库塔法的运算量和系统精度进行了可信比较，结果表明，新算法的计算量减少一半，而精度不变。本文的工作为改进捷联系统算法提供了参考依据。     

应用FFT高精度快速计算瞬态响应

为了提高瞬态响应的计算速度和精度,构造了基于快速傅立叶变换的响应计算格式,并研究了这种格式的本质。理论分析和数值仿真表明：ａ所提的计算格式能够提高速度８ 倍;ｂ基于抛物线型求积公式的算法精度最高;ｃ只要频域采样点数 Ｍ 超过时域采样点数２ 倍,计算精度就与 Ｍ无关。     

涡桨发动机螺旋桨实时建模技术

基于螺旋桨片条理论对叶素进行受力分析,推导了螺旋桨拉力和功率等参数的计算公式,建立了螺旋桨实时数学模型,将模型求解归结于干涉角的迭代,并指出模型保证实时性的关键在于迭代算法的收敛速度.通过分析迭代函数及其导数关系,提出一种干涉角初值设置方法,并提出采用割线法代替导数法能加快迭代运算.仿真结果与实验数据对比分析表明:基于叶素受力分析得到螺旋桨拉力和功率的计算精度满足要求,干涉角初值设置以及基于割线法的迭代收敛速度能满足涡桨发动机控制系统实时仿真的需要.      

基于PLKF的固定单站无源定位与跟踪算法研究

利用到达方向（DOA）和多普勒频率（DF）建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。     

一种改进的GPS动态定位滤波方法

针对GPS接收机能够测量卫星信号的多普勒频率的特性,亦即能够测量三维速度的特性,引入了一种改进的GPS定位系统滤波算法。首先,根据机动载体的"当前"统计模型建立了系统状态方程;然后,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点建立了系统的量测方程;最后,给出了标准的卡尔曼滤波算法模型并详细描述了算法的推导过程。仿真结果表明,改进算法相对于以前的算法无论是在精度和跟踪速度方面都有较大的提高。     

一种改进的捷联惯导系统划船补偿算法

高精度的划船效应补偿算法是提高高动态、恶劣振动环境下捷联惯性导航系统性能的重要手段之一。鉴于所研究系统的陀螺及加速度计的输出都是脉冲,因此可以转化得到载体的角速率、加速度、角增量和速度增量。本文将角速率,角增量以及加速度,速度增量信号同时引入速度更新计算当中,提出了一类新的划船效应补偿算法。对这类新划船效应补偿算法的系数方程进行了推导并对其补偿性能进行了分析。根据系数方程列出了几种补偿算法的系数和补偿误差。采用典型划船运动作为测试输入,对列出的新算法进行了仿真研究。仿真结果表明,与传统的划船补偿算法相比,新算法具有更高的补偿精度。     

一种跳跃式返回再入的预测—校正制导方法

再入地球大气是探月飞船返回的关键阶段,再入制导是返回再入中的难点问题.飞船跳跃式再入过程复杂,标准轨道制导方法难以满足任务要求,因此具有高精度和强鲁棒性的预测—校正制导方法成为解决问题的首选.以探月飞船跳跃式再入为背景,设计了数值预测—校正制导律,研究了基于嵌套式积分算法的航程快速预报方法和基于有界试位法的倾侧角剖面快速更新算法,提出了一种气动系数误差和大气密度误差的在线参数辨识方法,并基于最大偏差法和蒙特卡洛打靶法进行了仿真分析.结果表明,预测—校正再入制导方法在跳跃式再入问题上具有较高的精度和较好的鲁棒性.5 000 km再入航程时,开伞点误差在2.5 km以内.     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划算法。该算法前期使用Dijkstra算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快而陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明:在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文提出的改进启发式蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定的应用价值。     

卫星位置和速度的Lagrange插值算法分析

导航接收机中通常采用开普勒轨道参数法计算卫星的三维位置和速度.这种算法计算量较大,在资源有限的廉价用户机或要求高频度输出卫星位置和速度的高动态接收机中会使处理器资源非常紧张.采用Lagrange插值算法可以获得相同精度的卫星位置和速度,且大大降低计算量.利用GPS数据对不同插值区间长度和插值阶数的Lagrange插值法的计算精度和处理时延进行了定量分析.结果表明,Lagrange插值算法计算卫星位置和速度可以使处理时延降低十几倍,这在每个历元的导航解算需要同时计算多颗卫星位置和速度的接收机中具有重要意义.     

金属橡胶-钢丝绳索型减摆阻尼器动力学建模与参数识别

研制了一种直升机旋翼系统金属橡胶—钢丝绳索减摆阻尼器,对其建立了非对称弹性黏性阻尼双折线迟滞恢复力模型,利用Fourier级数展开法对模型作线性化处理,基于力—位移迟滞回线中恢复力各个成分关于位移的对称关系,设计了一种参数分离的物理参数识别算法,数值仿真显示算法精度和抗噪性高,采用振幅3.2mm,频率3Hz的正弦位移载荷激励减摆器时,实测结果的计算表明模型及算法可用于实际研究。     

基于联邦UKF的多机协同无源定位

为提高多机协同无源定位的精度和速度,同时满足应用性强的要求,提出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)联邦滤波算法的纯方位无源定位技术。核心思想是利用联邦滤波算法去解决各子滤波器滤波结果的全局最优融合问题;利用UKF算法去消除非线性状态方程或量测方程中的高斯噪声,从而实现多机协同对目标辐射源的高精度无源定位。仿真结果表明,该算法可行性强,定位精度高、速度快,具有很高的应用价值。     

GHQF精度分析及其在组合导航中的应用

针对非线性滤波算法在组合导航系统中的应用问题,利用泰勒级数展开对无味卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)和高斯厄米特积分滤波(GHQF)三种非线性高斯滤波算法的性能进行了比较分析;基于泰勒展开的精度分析表明,UKF和CKF从四阶项开始出现截断误差,而GHQF可以逼近任意阶精度的非线性系统的后验均值;以CNS/SAR/SINS非线性组合导航系统为应用背景,对三种滤波算法的精度进行了仿真验证。数学仿真结果表明,与UKF和CKF相比,GHQF具有更高的滤波估计精度。     

一种基于DFT的高精度载波频偏估计算法

针对无线数字通信中的载波频率同步问题,提出一种新的载波频偏估计算法。利用离散傅里叶变换（DFT）内插技术,在较大频偏范围内估计出载波频偏,并且在估计精度上相对于DFT法有了很大的提高。这种算法不需要增加DFT数据长度,适合突发通信方式。进行了Monte Carlo仿真实验,仿真结果表明新算法不仅具有宽的估计范围,还具有高的估计精度。