基于STF的Jerk模型自适应机动目标跟踪算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-Jerk。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,从而很好地改善了Jerk模型在跟踪机动目标时的跟踪精度。仿真结果表明,提出的STF-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的机动目标跟踪性能。     

非线性分离算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。     

一种基于移动辅助节点的单兵导航系统协同初始化算法

惯性导航系统凭借其自主性强、隐蔽性好、可靠性高的优势,在单兵作战、反恐救援中发挥越来越重要的作用。针对单兵惯性导航系统精度较低,在长期工作后精度下降严重,需要重新初始化的问题,以单兵与无人平台的协同作业为背景,提出了一种基于移动式辅助节点的单兵导航系统协同快速初始化方法。该方法以目标节点的角增量、位移增量信息与测距信息作为输入,采用粒子滤波技术对单兵导航系统的位置和航向进行协同估计。试验表明,该算法最少仅需1个辅助节点即可实现较好的单兵惯导系统位置和航向初始化。     

基于模态滤波器改进的动载荷识别模型

 基于模态滤波器概念提出了对载荷识别模态模型法的原理性校正方案,构造了动载荷识别的离散模态滤波器模型。以其他点激励代替常常不可达的实际工作输入点,通过建立系统的模态参数并相继在模态和物理坐标下的求解对动态载荷作出估算,可以避免经典模态模型法通常对结构或边界条件所作的修改和由于模态参数自身误差而导致的较大识别误差,实例分析表明该模型识别精度较高并具有普遍的工程适用性。     

相对测量在编队卫星自主定轨中的应用

针对编队卫星自主定轨问题进行了研究,设计了一种完全不依赖于地面站和GPS系统的自主导航方案。利用星间测量信息进行卫星编队相对轨道状态的自主确定;并在利用磁强计进行卫星绝对轨道自主确定的基础上,引入星间测量信息提高绝对定轨精度;设计扩展卡尔曼滤波器进行卫星编队轨道状态估计,数学仿真结果验证了这种导航方案和算法的有效性。     

机动目标的逆合成孔径雷达成像

 逆合成孔径雷达(ISAR)和合成孔径雷达 (SAR)都是利用目标 (场景)与雷达的相对运动,提高横向分辨率,实现对目标 (场景 )的成像。SAR的运动方是雷达平台,可控制作平稳飞行,且用仪器测校其偏离误差;ISAR的运动方通常是非合作目标,运动不受控制,且难以精确测量。当目标作机动飞行时,以目标作固定基准,雷达等效地在空间形成流形复杂的逆合成孔径 (阵列 ),对这种情况下成像的问题进行了系统的研究。     

提升彩色电视图像清晰度的方法

比较全面地分析了造成彩色电视图像及图像细节清晰度下降的主要原因,提出了一种提升电视图像清晰度的方法———自适应信号对消法。阐述了自适应提升图像细节清晰度的基本原理,并着重分析了自适应色差信号对消方法和提升图像细节清晰度的理论依据。     

带FDI算法的无人机组合导航姿态确定控制系统设计

无人机导航系统的作用是提供导航数据给飞控计算机作为制导和控制用,因为飞控计算机的性能在很大程度上依赖于导航数据,导航系统的某一个错误可能会导致整个无人机的失败,因此,导航系统应具有故障检测和隔离(FDI)算法,介绍了一种用于无人机导航的FDI和低成本的组合导航系统,硬件包括低成本商业用MEMSIMU、GPS接收器、磁力计和导航计算机,软件包括带FDI算法的卡尔曼滤波。     

弹道导弹GPS/SINS组合制导品质控制研究

给出了可提高战术弹道导弹射击精度的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制导模型。在给出多模Ｋａｌｍａｎ滤波（ＭＫＦ）数学模型的基础上和建立了可对ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制导进行在线故障检测，故障了和系统重构的品质控制方案对于系统的重构，提出了鲁棒性处理方法。仿真结果表明：基于ＭＫＦ的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制地与单独捷联惯导相比，可使导弹射击精度和到明显提高，组合地的品质也得到了有效控制。     

二维递归数字滤波器新的时域设计方法

 本之将二维递归数字滤波器的时域设计转化为二维线性移不变差分模型的辨识问题。文中采用一种新的辨识方法,能确定滤波器的阶次和参数矩阵。该方法中运用了实时递推算法,使得初始信息矩阵较小,占用较少的内存空间,故比较实用。文中给出了设计实例。