基于INS/JTIDS组合的JTIDS相对导航

简要地介绍了联合战术信息分发系统(JTIDS)的相对导航原理,分析了低动态用户相对导航卡尔曼滤波算法对于高动态用户的局限性。在 INS/JTIDS 组合导航的基础上,探讨了 JTIDS的相对导航。     

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

一种自适应控制增稳方案的实时仿真研究

 本文介绍一种侧向自适应控制增稳方案的实时数模混合仿真研究工作。内容包括软件设计编制和系统试验分析。研究结果表明:系统软件设计合理,运算精度高,稳定可靠;自适应控制增稳方案具有良好的自适应功能;带有该系统的飞机飞行品质满足MIL-F-8785C和MIL-F-9490C的要求。文章在最后指出了今后研究工作的方向和应解决的问题。     

一种具有容错性的分散化滤波算法

先介绍了联邦滤波器和方差交叉滤波器,然后结合上述两种方法,提出了一种具有容错性的分散化滤波方法,证明了这种方法是次优的,并给出了确定信息融合因子的算法,最后通过一个组合导航系统的仿真例子验证了这种方法是可行的和有效的。     

结构随机跳变系统的自举滤波方法

针对在结构随机跳变系统的滤波中存在的“基础结构失真”问题,提出了一种对系统结构的非线性、系统状态和噪声的分布形式不再限制的滤波新方法。并就该方法的性能同目前广泛应用的滤波方法做了仿真比较,仿真结果证实了该方法的有效性及其优良性能。     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。     

一次相消技术在雷达成像中的应用

一次相消技术是一种经典的固定点目标对消方法。本文讨论了在ISAR成像处理过程中利用一次相消技术来剔除地杂波,分析了在成像处理中的杂波相消方法,并在最后的计算机仿真中,验证了该方法的有效性,分别比较了两种成像方式、两种地杂波分布的成像结果。     

一种基于模型误差预测的UKF方法

UnscentedKalman滤波器（UKF）对本质非线性系统具有估计精度高、收敛速度快和容易实现等优点,但是对系统的模型误差比较敏感。针对这一问题,提出了一种基于模型误差预测的UKF方法,称为PUKF（PredictiveUnscentedKalmanFilter）。它利用非线性预测滤波器（NPF）的模型误差预测过程,能够对不准确的系统模型进行实时修正,弥补了UKF方法的不足。仿真结果表明,相对于原始的UKF方法,新方法从滤波精度、收敛速度和收敛的稳定性等几个方面,显著提高了非线性滤波的性能。PUKF可适用于模型不确定、非线性较强系统的滤波。     

基于域对象的文本过滤模型

提出了一种基于域对象的文本过滤模型,该模型采用改进了的基于概念的向量空间模型来表示域对象模型。在过滤过程中,先建立域对象模型,然后将待过滤文本进行信息提取、文本分析,建立待过滤文本的临时模型,通过模型匹配来判断待过滤文本是否属于过滤范畴。实验证明该模型有较好的过滤性能。