融合仿真数据的小子样圆概率误差评估

针对应用Bayes方法评估圆概率误差（CEP）时仿真数据容易“淹没”现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于“有效样本”的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法。使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法。该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配。实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题。     

基于人工免疫粒子滤波算法的MIMO-SCFDE系统信道估计方法

针对经典粒子滤波(PF)算法在MIMO-SCFDE系统时变信道估计中出现权值退化的问题,提出了基于人工免疫粒子滤波(AIPF)算法的MIMO-SCFDE系统时变信道估计方法。该方法将人工免疫的思想引入到PF算法中,有效缓解了PF算法权值退化的问题,提高了信道估计的精度。仿真结果表明,相比LS算法,Kalman滤波算法以及经典PF算法,AIPF算法在高斯分布噪声环境以及非高斯分布噪声信道环境下均可以得到较低误码率(BER)以及归一化均方误差(NMSE),而且在非高斯分布噪声环境下具有较好的顽健性,可以有效提高MIMO-SCFDE系统信道估计的性能。     

改进的超短基线系统自适应相位差估计器

针对传统的自适应相位差估计器,由于采用最小均方（LMS）算法存在收敛速度和稳态精度之间的矛盾,对基于LMS算法的自适应估计器提出改进方法。提出将最小二乘（RLS）算法应用到自适应相位差估计器中,进一步提高自适应估计器的稳定性。数值仿真和实验数据验证结果表明,所提的LMS算法和RLS算法两种自适应相位差估计器均能提高计算精度和收敛速度,其中RLS算法自适应相位差估计器的稳态精度更高。     

辅助信息源短时失效下的捷联惯性基组合导航算法

捷联惯性基组合导航中,辅助信息源短时失效会导致组合精度降低,对此提出高斯过程回归辅助捷联惯性基组合导航算法。该方法利用经过组合导航闭环校正的捷联惯性导航系统速度输出作为高斯过程回归的训练输入集,辅助信息源的速度输出作为训练输出集,在未发生失效时对高斯过程回归进行训练,辅助信息源失效时利用高斯过程回归预测辅助信息源输出以实现组合滤波量测更新。在实测实验中,利用低精度微机电系统/全球定位系统组合车载数据,比较所提算法与传统算法在失效情况下姿态、位置和陀螺常值漂移估计效果。结果显示：在60 s的短时失效情况下,所提算法纵摇、横摇、位置估计效果提高90%左右,航向估计提高70.7%,东向、北向陀螺漂移估计分别提高10.3%,10.8%,证明所提算法可以有效地解决组合导航中辅助信息源短时失效问题。     

一种鲁棒自适应容积卡尔曼滤波方法及其在相对导航中的应用

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测噪声服从非高斯分布的问题,提出一种带噪声估计器的鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法将Huber求解线性回归问题与协方差匹配方法相结合,利用残差序列实时估计,调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,并采用遗忘加权参数对接收到的测量数据进行加权,从而准确地估计出无人机之间的相对位置、速度和姿态信息,提高了鲁棒CKF算法的自适应能力。仿真结果表明,与标准CKF算法和鲁棒CKF算法相比,该算法对受污染的噪声统计特性有较强的自适应性,估计精度高,鲁棒性更强。     

基于惯性/地磁的弹体组合测姿方法

针对单一传感器测姿精度有限和容错性不佳的问题,提出了基于惯性/地磁传感器的弹体姿态组合测量方法。该方法使用矢量因子联邦滤波算法对测量数据进行融合,并针对系统中存在的模型误差和噪声不严格符合高斯分布的问题,使用了改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波算法作为联邦滤波的子滤波器。仿真结果表明,本文方法可以获得比任何单一传感器都高的估计精度,并比传统联邦滤波算法的融合精度更高。     

基于矩阵重构的DOA阵元位置误差校正方法

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度.     

非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法

在空间色噪声背景下传统基于信息论准则的信源数估计算法性能将下降,且无法实现非相关信源与相干信源并存时信源数估计。针对该问题,提出了非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法。该算法利用特征值总体最小二乘线性拟合,估计得到非相关信源和相干信源组数的联合估计,然后通过空间差分平滑剔除非相关信源,最后利用线性拟合技术实现相干信源数估计。仿真结果表明,与基于信息论准则的信源数估计算法相比,所提算法能实现非相关与相干信源数的联合估计,检测信源数可以超过阵元数,尤其对于角度相近的信源,信源数估计性能更优。     

双基地MIMO雷达三维空间目标参数估计算法

针对双基地MIMO雷达三维空间目标参数估计问题,建立非均匀线型发射阵列和非均匀L型接收阵列的信号模型,并提出基于平行因子分析的目标收发角和多普勒频率联合估计算法。该算法首先利用平行因子分析和四线性交替最小二乘算法计算得到目标导向矩阵,进而构造虚拟导向矩阵并进行去冗余和降噪处理,最后通过Root-MUSIC算法估计出目标三维收发角和多普勒频率。仿真实验表明,与传统算法相比,所提算法实现了孔径的高效扩展,提高了参数估计精度,降低了系统配置需求。     

基于联合估计迭代算法的三轴磁力仪标定补偿方法

地磁场测量过程中,三轴磁力仪受到多种干扰因素的影响而产生误差,对测量精度造成影响。在分析地磁场测量值误差来源的基础上,建立了三轴磁力仪测量一体化模型,提出采用联合估计迭代算法对其进行标定,并比较了该方法与扩展卡尔曼滤波算法、非线性最小二乘算法的性能。在仿真结果基础上,构建实验系统对所提方法进行实验验证。仿真和实验结果表明：3种方法中,联合估计迭代算法补偿误差均值和标准差最小,且收敛速度最快,可将三轴磁力仪测量值误差均值由142.4 nT降至12.5 nT,标准差由170.0 nT降至29.2 nT, 抑制比达到84.51%;为三轴磁力仪的标定补偿提供了一种有效的方法。     

基于Rao检测器的舰船轴频电场滑动门限检测方法

为实现非高斯背景噪声和低信噪比情况下的舰船轴频电场检测,提出一种基于Rao检测器的滑动门限检测方法。基于信号源特征建立信号模型,在对水面浮动平台测量背景下环境噪声非高斯特性分析基础上,采用混合高斯模型对噪声进行建模;在检测过程中,实时估计混合高斯噪声模型参数和Rao检测统计量,并将前一段时间的平均Rao检测统计量作为门限,实现滑动门限检测。为验证所提方法的有效性,采用仿真计算的方式,证明Rao检测方法相比于能量检测方法的优势;根据实测数据,对比滑动门限Rao检测方法与滑动功率谱检测方法的性能差异。结果表明,滑动门限Rao检测方法能够有效抑制环境非高斯噪声影响,相比滑动功率谱检测方法具有更好的检测效果。     

面目标打击精度分析方法研究

针对面目标打击中的水平攻击和垂直攻击两种情况,分析了导弹落点分布的特点,给出了导弹落点服从二维正态分布的推导过程和认为导弹落点纵向、侧向(或高度方向、侧向)独立分布的原因,并结合模型分析了随机因素对脱靶量的影响.推导了当导弹落点服从二维正态分布时圆概率和圆概率偏差的理论计算公式.     

一种基于导航误差空间的无人水下航行器路径规划方法

无人水下航行器(UUV)的传统路径规划方法常忽略对路径安全有重要影响的导航误差约束。针对此问题,将导航误差引入环境模型中,提出一种基于导航误差空间(NES)的全局路径规划方法。NES综合自身位置、导航误差和环境信息,将随机导航误差转化为有确定代价的约束条件。提出符合实际导航特点的导航误差传递模型,并采用圆概率偏差（CEP）评估导航精度。目标代价同时考虑了路径长度和航行安全性等因素。运用改进A^*算法进行路径搜索,获得最优路径。数字海洋环境仿真实验表明,提出的规划算法简便、快速,可有效降低路径的安全风险。     

基于椭圆概率误差的落点精度评定方法

制导导弹和炮弹的命中精度是衡量弹道武器等系统性能的一项重要评价指标,其中圆概率误差(Circular Error Probable,CEP)是最常用的落点精度评定方法。由于导航系统的偏差和其他随机因素的影响,实际导弹的落点分布通常沿不同方向不均匀并且方向相关,传统的CEP无法描述落点误差的方向性和相关性。根据落点分布的相关性和非等标准误差特点,提出了一种新的椭圆概率误差(Elliptic Error Probable,EEP)的落点精度评定方法,并给出了精确表达式。该方法利用椭圆的长轴、短轴和旋转角度3个参数描述落点精度,分别建立了沿原始坐标轴的两参数椭圆概率误差模型和沿标准差解耦坐标轴的三参数椭圆概率误差模型。通过仿真对比发现,相比圆概率误差和两参数椭圆概率误差,三参数椭圆概率误差模型面积最小。因此,椭圆概率误差能够更精准地描述导航精度在不同方向的差异及方向相关性,将为预估落点误差的方向性及目标摧毁概率范围提供依据。     

基于独立电驱动履带车辆的地面参量估计方法研究

以独立电驱动履带车辆的大量试验数据为依托,提出一种基于驱动力统计学预测模型与车辆动力学模型相结合的算法,对道路阻力系数与转向阻力系数进行估计。根据过零航向角偏差点对车辆的行驶路径进行分割,并利用高斯混合模型对各路径段进行多元聚类,利用连续3个路径段的聚类标签表征运动基元的类型;以基元类型为依据实现数据的分组,利用高斯混合模型构建驱动力统计学预测模型。在进行地面参量估计时,当确定运动基元类型后,通过调用对应的驱动力统计学预测模型,利用高斯混合回归对两侧主动轮转矩进行预测。利用非线性最小二乘法,使得基于驱动力统计学预测模型得到的转矩预测值与基于动力学方程表征的转矩理论值误差最小,从而获得地面参量估计值。对实车采集到的数据进行处理,得到地面参量的测试值并与估计值进行对比,证明了该方法可以在使用较少传感器前提下,保证预测结果的精度与整体算法的效率。     

车载炮射导弹行进间射击精度

根据炮射导弹的制导原理和射击过程,对影响炮射导弹射击精度的主要误差源进行了分析。对炮射导弹武器系统射击的圆概率偏差和命中概率进行了仿真计算,结果显示在远距离射击时不能满足战技指标。通过对计算结果的分析,提出了提高射击精度的方法。     

基于 CEP 的精确空投着陆精度评定方法初探

为科学、准确、客观地评定精确空投着陆精度,提出精确空投着陆精度的评定方法。借鉴圆概率误差(circular error probable,CEP)的评定方法,通过对空投试验的误差分析,获取着陆点的误差数据,剔除异常数据。对试验样 本进行正态性检测以及相关性检测后,采用相应的数学统计方法计算 CEP。结果表明,该方法能为评定精确空投系 统的性能提供数据支撑。     

基于动态修正贝叶斯模型的自动测试系统量值稳定性监控方法

在两次计量确认间隔期内，借鉴测量过程控制思想，提出一种自动测试系统量值稳定性监控方法，用以保障其性能指标。在核查数据为小样本情况下，针对传统控制图方法在测量过程控制中容易导致“误发警报”的问题，采用动态修正贝叶斯模型进行核查数据概率分布参数的优良估计，从而改进控制图的控制参数。仿真分析表明，改进后的控制参数明显优化，降低了“误发警报”错误的概率，监控效果明显改善。     

无人飞行器通视概率计算的一种统计试验方法

通视判断是超低空无人飞行器对目标攻击的一个主要环节, 它包括通视性分析和通视概率计算.对通视分析方法作了简单的分析说明, 然后重点对通视概率计算进行了分析并提出了一种适于工程实现的概率统计计算方法.