基于EKF的主动雷达寻的制导状态估计与最优控制研究

针对主动雷达寻的制导问题,进行了非线性系统状态估计和最优制导律的研究,并进行了目标机动情况下的仿真验证。利用主动雷达给出的带有噪声的观测信息,设计了寻的制导系统扩展卡尔曼滤波器,估计弹目相对运动状态信息。基于最优控制理论,按照需用过载和脱靶量最小设计了线性二次型最优制导律。仿真结果表明,所设计的主动雷达寻的制导系统滤波器和最优制导律能有效对付机动目标,满足飞行器控制要求。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

阵列高分辨方位估计方法统计性能分析

在简要回顾近年来阵列高分辨定向技术发展的基础上,从算法机理出发,对目前出现的各种高分辨定向算法进行合理分类。重点对一批典型算法的多目标定向性能进行统计分析,并利用统一的仿真模型对它们的估计精度和分辨能力进行比较,结论为：MUSIC,Mini-Norm两种方法的实用性较强,而WSF,IMP,TLS-ESPRIT等方法具有较高的理论研究价值,有待进一步开拓其实用性。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

最小二乘参数估计若干问题的讨论

讨论了最小二乘估计中应注意的几个问题,指出了最小二乘估计的一些新的研究和应用方向。     

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

一种关于目标与安全管道相对位置估算方法

针对靶场试验安全控制中目标与安全管道位置估算的实际需求,结合靶场实时数据处理要求,提出了利用滑动窗口技术,动态载人理论弹道数据,并采用折半查找和KNN查询相结合的思想实现了目标与理论弹道最近邻点查询,完成了飞行目标与理论规划航迹间的位置等参数偏差查询。利用区间估计原理,给出了目标与安全管道相对位置估算方法,解决了传统试验中无法对目标与管道边界的接近程度进行量化的问题。     

基于最大似然估计法的加速度计误差参数标定方法

为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于最大似然估计的模观测标定方法。在考虑噪声影响的情况下建立加速度计的误差参数模型,运用最大似然估计法对误差参数进行标定计算,并将标定结果的精度与所考虑参数模型的克拉美限相比较。结果表明,与传统标定方法相比,该方法标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值。