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。     

The Marginal Rao-Blackwellized Particle Filter for Mixed Linear/Nonlinear State Space Models

In this paper, the marginal Rao-Blackwellized particle filter （MRBPF）, which fuses the Rao-Blackwellized particle filter （RBPF） algorithm and the marginal particle filter （MPF） algorithm, is presented. The state space is divided into linear and non-linear parts, which can be estimated separately by the MPF and the optional Kalman filter. Through simulation in the terrain aided navigation （TAN） domain, it is demonstrated that, compared with the RBPF, the root mean square errors （RMSE） and the error variance of the nonlinear state estimations by the proposed MRBPF are respectively reduced by 29% and 96%, while the unique particle count is increased by 80%. It is also found that the MRBPF has better convergence properties, and analysis has shown that the existing RBPF is nothing more than a special case of the MRBPF.     

噪声协方差估计新算法在惯性导航系统中的仿真研究

研究一种在动态系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列,其协方差由未知参数的线性组合组成,然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差,该方法不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了较好的效果。     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

离散系统的分散滤波器

基于文献[1,2],本文讨论了两种离散系统的分散滤波器方案,并给出了理论分析。最后,通过仿真证明了理论结果。     

风场对重力波的滤波现象

对MillstoneHill台站数字测高仪DGS－256漂移探测数据进行的分析表明，背景风场对重力波扰动具有明显的滤波作用．这种滤波效应主要表现为：扰动传播方向具有顺时针旋转的日变化特征，扰动相对出现率峰值出现在扰动传播方向与背景风场方向之间的夹角为180°－225°之间．扰动时空尺度越小，其传播越趋向于逆风场方向．     

基于改进YOLOv3和卡尔曼滤波器的飞机检测追踪方法

精确的飞机检测与追踪方法可以有助于提升我国军事实力,但是目前对小目标飞机进行有效追踪方法较少。基于深度学习的目标追踪方法较传统的方法性能更佳优越,因此针对传统方法对于小目标追踪性能不佳,本文提出了一种基于YOLOv3以及卡尔曼滤波器的飞机追踪方法以获得更好的追踪性能,该算法首先通过改进的YOLOv3算法对视频中的图像进行检测,在识别到视频中的飞机之后,通过卡尔曼滤波器对飞机的运动轨迹进行预测,并通过匈牙利算法进行数据关联。实验结果显示,该算法对小尺度飞机的检测性能较传统的YOLOv3有接近5%的提升,且对飞机的追踪效果精度高且实时性能,具有较高的军事应用价值。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

箭载SINS快速自对准技术

为适应运载火箭快速发射需求,捷联惯导系统采用自对准技术逐渐取代了复杂的光学瞄准系统。针对初始对准中Kalman滤波器收敛缓慢的问题,提出了基于低通滤波的运载火箭快速自对准方法。该方法基于凝固惯性系自对准算法,采用移动窗双矢量构造方案,实现了自对准实时解算。通过在凝固惯性系间姿态转换矩阵后端引入低通滤波器,降低杆臂效应引起的有害加速度影响,保证自对准精度。该方法不需要进行复杂的Kalman滤波运算,能够快速收敛,工程实现简单。数字仿真和试验数据表明,采用基于低通滤波的凝固惯性系自对准方法可以达到Kalman滤波对准同等级精度的同时缩短对准时间到5min以内,验证了该方法的有效性。