一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法

针对惯导系统高精度自标定的需求,提出了一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法。通过转位运动对系统误差进行激励,利用Kalman滤波器进行误差估计,同时存储标定数据,待正向导航滤波结束后,利用逆向导航算法对存储数据二次利用,继续进行误差估计,直到所有状态量收敛到一定精度,实现了对数据的充分挖掘。仿真和试验结果表明,该方法可以实现对双轴旋转惯导系统的全参数自标定,提高了标定精度。     

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。      

空基多雷达航迹抗差关联算法

基于高斯随机矢量统计特性,推导出一种适用于探测距离较远、系统误差时变、雷达上报目标不一致等复杂环境的空基多雷达航迹抗差关联算法。分解航迹距离矢量,对消系统误差矢量得出适用于3个及3个以上雷达的航迹抗差关联条件和流程。分别设置了目标密集程度、随机误差和系统误差适应性实验验证算法性能。仿真结果表明所提算法的关联准确性和复杂环境适应性相比现有的基于参照拓扑特征的航迹关联算法（RET算法）和基于距离检测的可信关联算法（confidential算法）有较大幅度的提升。     

KJ-9驾驶仪电磁兼容问题

本文主要介绍了为提高KJ-9驾驶仪的电磁兼容性能所采取的一些措施,以及在实践中碰到的问题的分析和解决的办法。     

非线性信号处理器的设计与实现

非线性信号处理是我们分析和处理真实信号时经常遇到的问题，将非线性信号经过一个处理系统使之成为线性信号再进行处理是我们常用的方法之一。本文提出了一种非线性信号处理器的设计框架及实现手段，其基本原理是将信号通过一个非线性滤器，而根据数学工具的推导我们可处理后的信号或信号特征值已经是线性的，易处理的。该框架是一个可逆系统，可根据不同的信号特征选择不同的变换基及滤波器进行有性的处理。     

推广的KALMAN滤波有序修正法

为预防推广的Kalman滤波的发散,本文提出一种滤波的有序修正法。此法不仅理论上成立,而且实际效果也很明显。同时,用有序修正法不会引起计算上复杂性,因而具有实际应用价值。     

U-D分解的固定点平滑新算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据Rauch固定点平滑公式,提出了一种U-D分解的固定点平滑新算法。这一算法不仅具有良好的数值稳定性和可靠性,而且计算量较少;计算效率是Bryson-Ho Y C固定点平滑计算效率的1.5倍以上。将这种新算法用于飞机运动状态初值的确定,提高了飞机气动参数辨识精度。     

基于改进的自适应平方根容积卡尔曼滤波相对导航算法

针对无人机编队飞行时由于目标建模的不确定性导致相对导航滤波算法精度降低甚至出现滤波发散的问题,提出了一种自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。首先,建立了无人机双机编队时的相对导航模型。然后,基于新息的自适应修正准则,对滤波状态预测量进行修正,进行了基于自适应修正的平方根容积卡尔曼滤波相对导航算法设计。最后,开展了仿真计算与结果分析。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波精度和稳定性,且当目标运动状态与模型不匹配时,该算法与平方根容积卡尔曼滤波算法相比有更好的滤波性能。