改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。     

基于改进SIFT的高鲁棒性特征点提取方法

为实现无人作战飞机(UCAV)认知导航的高鲁棒性特征点提取,提出一种基于自适应非极大值抑制(ANMS)的多元量化Hessian-Affine迭代式尺度不变特征变换(SIFT)方法。针对认知导航对特征点均匀分布的需求,提出基于ANMS的初始特征点优选算法。为确保特征点的仿射不变性,利用引入迭代调节因子的Hessian-Affine迭代算法估计仿射不变区域,并在对应归一化圆形区域进行主方向确定以及圆形描述子生成。针对模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷,采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化,并且分析验证了该方法的优越性能。仿真结果表明,本文方法具有较高的正确匹配率,具有旋转不变性和尺度不变性,其抗噪性能提高了10 dB,并且在大视角变化范围内具有较优的抗仿射性能。     

MIMU/GPS/磁强计组合导航系统序贯抗差自适应滤波器设计

将磁强计应用于INS/GPS组合导航系统中,其提供的航向角信息可以有效抑制惯导系统的误差积累并提高航向角的可观测性,但磁强计应用中一个突出的问题在于,除了罗差之外,它仍然容易受到环境中各种异常磁场的干扰。为解决这一问题,本文采用残差检验对磁场干扰进行检测,然后提出一种基于序贯处理的抗差自适应滤波算法,对实现对滤波结果的修正。基于跑车实验的离线数据分析表明,该滤波算法能有效抑制磁场干扰的影响,且具有较好的敏感性和鲁棒性。     

扰动基座下惯组信号消噪方法对比研究

针对捷联惯导系统在扰动基座下对准时,惯组信号中存在干扰角运动和线运动的特点,进行了车载扰动基座初始对准试验,对试验数据进行频谱分析,得到车载扰动基座环境的频域特性。根据分析结果,设计并实现了FIR数字滤波器滤波和小波滤波对惯组信号的消噪,频谱分析和惯性系粗对准的结果显示,这两种方法都能有效地消除惯组信号中的噪声。数据分析显示,小波滤波的效果要优于FIR数字滤波器滤波的效果。     

快速寻北系统中基于α-β预滤波器的惯性器件斜坡漂移补偿

快速寻北系统在不同温度环境下冷启动过程中陀螺和加速度计输出的斜坡漂移及其斜率的逐次启动随机性影响了快速寻北精度。以激光陀螺快速寻北系统为研究对象,设计的α-β预滤波器在粗对准阶段即可收敛,可对陀螺和加速度计输出数据的漂移特性进行实时滤波估计与补偿,其带宽不对基座扰动引起的数据波动特征造成影响,有效消除了精对准过程中陀螺和加速度计斜坡漂移的影响。实验结果表明,激光陀螺快速寻北系统经α-β预滤波后冷启动寻北精度得到显著提高。     

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

小型水平轴风力机叶轮流场的数值模拟

应用基于Betz理论的工程算法设计了600W和2kW的水平轴风力机,并采用CFD软件Fluent对风力机叶轮的流场进行了数值模拟,得到的风力机功率与风洞试验结果吻合良好,说明LES湍流模型和自适应网格在小型水平轴风力机的数值模拟中的精确度较高.数值模拟同时显示了风力机流场的压力分布,对叶片的流动分离进行了分析讨论.     

基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算

 鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。     

稀薄过渡流区横向喷流干扰效应数值模拟研究

为了准确预测稀薄过渡流区横向喷流与稀薄大气的干扰流动特征,本文在建立直角与表面非结构网格混合结构的DSMC数值算法以及碰撞网格自适应算法基础上,提出基于MPI的静态随机负载平衡技术,构建了DSMC并行计算代码。计算的不同压力比条件下三维平板模型横向喷流与稀薄大气干扰的分离长度与低密度风洞试验有较好的一致性,验证了本文算法的可靠性。开展了细长钝双锥外形高超声速稀薄来流与超声速/高超声速横向喷流干扰效应的研究,计算分析了不同飞行高度、不同飞行速度、不同飞行攻角、不同喷流推力下复杂流场结构和对气动力特性的影响规律。考察了RCS喷管出口参数不同(均匀/非均匀)对喷口附近分离涡和分离长度的影响。     

基于Kalman滤波技术的纤维增强复合材料界面断裂参数确定方法

将信号控制领域的Kalman滤波技术运用于确定复合材料的界面参数,得到一种高效精确的材料参数确定方法—Kalman滤波反演法;以确定单纤维增强复合材料顶出试验中界面参数为研究目标,结合有限元分析,将Kalman滤波技术应用到复合材料界面参数反演中,并且引入不同的测量噪声进行计算.反演的结果:一方面获得了SiC(SCS-6)/Ti复合材料的界面参数;另一方面证明了Kalman滤波反演方法的可行性、收敛性和精确性,同时说明该反演计算方法具有消除测量噪音的能力.