方位俯仰跟踪框架下的角偏差无奇点修正方法

分析回顾了雷达工程中,当前通用的方位俯仰极坐标框架下,无线电雷达跟踪测量系统角偏差正割补偿修正方法的由来及其局限性;提出了跟踪指向坐标系的定义。利用坐标转换原理给出了一种简便易行的偏差无奇点精确修正推导新方法,并证明了新方法与通用的基于立体几何推理方法的等价性,同时分析了新方法在雷达轴系偏差修正中的典型应用及其对系统跟踪测量精度的影响。对于89°仰角、方位俯仰角偏差均为3 mrad的情形,正割补偿修正法指向计算存在6 759.2″ 的方位角误差和63.5″的俯仰误差。新的推理方法有利于极坐标框架下的空间目标高精度跟踪与测量,尤其是高仰角过顶跟踪性能、指向精度和跟踪数据利用率的提高。     

单压差型矢量水听器方位估计的优化研究

针对压差型矢量水听器的直径波长比大于0.2时,利用它进行方位估计性能恶化的问题,提出一种修正的单个压差型矢量水听器多重信号分类（MUSIC）算法。修正方法通过修正压差型矢量水听器的阵列流型,提高了单个压差型矢量水听器MUSIC算法方位估计的估计精度,且在直径波长比大于0.2时依然保持较好的估计精度和稳健性。仿真结果表明,单个矢量水听器MUSIC算法相对于声强法在低信噪比时具有更好的方位估计性能,修正的压差型矢量水听器MUSIC算法在直径波长比大于0.2时依然具有良好的估计性能。湖上试验的数据处理结果进一步验证了单个压差型矢量水听器的修正MUSIC方位估计方法在实际系统中是有效的,且其估计性能优于原MUSIC方法。针对压差型矢量水听器的直径波长比大于0.2时,利用它进行方位估计性能恶化的问题,提出一种修正的单个压差型矢量水听器多重信号分类（MUSIC）算法。修正方法通过修正压差型矢量水听器的阵列流型,提高了单个压差型矢量水听器MUSIC算法方位估计的估计精度,且在直径波长比大于0.2时依然保持较好的估计精度和稳健性。仿真结果表明,单个矢量水听器MUSIC算法相对于声强法在低信噪比时具有更好的方位估计性能,修正的压差型矢量水听器MUSIC算法在直径波长比大于0.2时依然具有良好的估计性能。湖上试验的数据处理结果进一步验证了单个压差型矢量水听器的修正MUSIC方位估计方法在实际系统中是有效的,且其估计性能优于原MUSIC方法。     

角探测序列机动检测在目标跟踪中的应用

综述了经典的机动目标跟踪算法,归纳了各算法的特点及相互关系,在此基础上结合目标的机动特点,提出了在极坐标下进行机动检测的前置环节,并对极坐标下机动检测与多模型算法的结合进行了探讨。     

基于修正输入估计的机动目标无源跟踪

文中将修正的输入估计算法和伪线性滤波算法相结合,提出了一种对机动目标进行自适应纯方位跟踪的新算法,该算法将未知的输入向量作为新的元素补充到原来的目标状态向量中得到新的扩维状态向量,然后在只有角度测量数据的情况下利用伪线性滤波算法对原来的目标状态向量和新增的目标加速度向量同时进行估计。仿真结果表明,该算法可适应目标机动和非机动两种工作模式,能够实现对机动目标的自适应纯方位跟踪。     

基于虚拟阵列变换和修正MUSIC算法的相干源测向

文中在建立了相干信号源数学模型的基础上,利用虚拟阵列变换思想和修正MUSIC算法实现了对相干信号源的方位估计.经计算机仿真,证明了该方法的有效性.     

磁阻传感器的地磁信号干扰研究和修正

针对地磁场信号很微弱造成的与弹体横截面采集的两路正交地磁信号直接相关的滚动角值很容易受到弹体环境干扰的问题,对此两路正交地磁信号进行了干扰影响分析及其修正算法研究,介绍了有局限性的椭圆拟合的误差补偿算法。在此基础上,提出了一种相位修正的算法,通过对方位检测系统的地面仿真测试数据和实弹飞行实验数据进行算法验证研究,证明了该算法可有效消除干扰,能够一定程度上消除地磁信号的干扰,对提高滚动角的解算精度具有实用价值。     

一种车载雷达的简易方向标定误差修正方法

针对车载雷达调平时,雷达调平误差和系统标定误差引起的雷达角度误差而影响车载雷达的定位精度,提出一种误差修正算法。通过设计的转角接口盒装置测出的雷达调平引起的角度误差,实现了车载雷达方位标定误差修正。试验结果表明,该车载雷达定位精度达到了国内同行业领先水平。     

低速滚转末修弹修正量估算方法

为了准确地修正弹道偏差,提出了一种末段弹道修正量的估算方法.用摆动理论研究了脉冲力与脉冲力矩作用对速度偏角的影响,分析了速度偏角与末段修正量的关系,给出了单个脉冲修正量的快速估算方法,提出了脉冲方位角的算法.进行了六自由度弹道仿真,将仿真计算出的实际落点修正量与估算的修正量进行对比.结果表明,选取的脉冲作用方位较为准确,对单个脉冲修正量的估算效果较好,多个脉冲的作用效果可以叠加.     

一种在较大初始数学平台误差角下提高AUV导航精度的新方法

如果发射冲击很大或者初始对准时间很短,可能导致自主水下航行器(AUV)中捷联惯导系统(SINS)的初始平台误差角比较大,特别是方位误差角大时,它成为影响AUV自主导航精度的重要因素.发射后利用捷联惯性测量组件(SIMU)和多普勒测速仪(DVL)的采样输出,同时实施航位推算(DR)和捷联罗经对准(GA)2种算法.当GA在短时间内水平调平后,直接修正DR的水平姿态角;当GA方位对准基本收敛后,计算GA方位与DR方位之间的方位误差,并借助于航迹相似性原理修正DR的方位角和位置,从而提高后续阶段的AUV导航精度.仿真结果表明,该方法可以修正由初始平台误差角造成的定位误差,但对与DVL有关的定位误差无效,修正后AUV定位误差下降到不修正的19.8%.     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。     

修正极坐标系纯方位跟踪算法分析与改进

通过修正极坐标系(MP)的广义卡尔曼滤波,提出了一种探测水中目标位置及其他各项运动参数的估计方法.基于广义卡尔曼滤波算法,设计了舰船以"Z"形路线追踪目标的纯方位跟踪模式;根据舰船的运动特点,改进算法实现了对存在机动行为的目标进行有效跟踪.仿真结果表明该方法稳定性强,对测量精度要求低并可用于跟踪机动目标.     

基于MPC-EKF的方位角及其变化率联合无源定位算法

考虑到单站测向无源定位具有定位速度慢、定位精度较低等缺点,这里在修正极坐标系(MPC)下利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对基于方位角及其变化率信息的单站无源定位与跟踪问题进行了研究,并在同一仿真环境下对利用方位角及其变化率信息和只利用方位角信息的目标跟踪结果进行了比较分析.由仿真结果可看出,在修正的极坐标系下利用方位角及其变化率信息具有更快的收敛速度和更高的跟踪精度.     

信息融合技术及其在组合导航系统中的应用

对目前应用较为普遍的基于联合卡尔曼滤波的信息融合算法进行了改进 .用计算加权系数的方法代替了原来的计算加权矩阵 ,从而避免了求解滤波误差方差阵的逆矩阵 .首先介绍了联合卡尔曼滤波的基本原理、结构形式和算法 ,然后对其改进的算法进行了分析 ,最后以INS/GPS组合导航系统为例 ,对该算法进行了验证 .仿真计算结果表明 ,该算法对于抑制滤波发散、提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的 .     

一种光纤陀螺随机噪声时间序列建模与实时滤波方法

为了减小光纤陀螺（FOG）的随机噪声,利用时间序列分析法对FOG的随机噪声进行了分析与建模,并在建立的自回归滑动平均（ARMA（2,1））模型基础上,采用一种将改进递推增广最小二乘（RELS）算法和Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法相结合的方法,对采集的FOG静态输出随机噪声进行实时补偿,同时与标准kalman滤波算法进行仿真对比。仿真结果表明,该方法具有更好的补偿效果,可更有效地抑制FOG随机噪声。     

身管对某发射药初速或然误差影响分析

初速或然误差是发射药的重要弹道性能指标,它的大小影响发射药内弹道性能的稳定性和再现性。为了分析身管对某发射药初速或然误差的影响,依据已经获得的该发射药初速或然误差的大量试验数据,利用数理统计方法对不同身管试验所得的结果分别进行了正态性检验、异常性检验和一致性检验。检验结果表明:试验数据呈正态分布、样本值均无异常值、样本总体方差相等而均值差有显著差异。得出了不同身管对发射药初速或然误差有显著影响的结论。可见,身管质量的一致性是影响发射药初速或然误差的因素之一。     

移动机器人的卡尔曼滤波定位算法改进与仿真

针对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法应用于移动机器人定位系统时出现的误差值较大和算法发散现象,在定位算法中引入修正因子对状态估计方程进行优化.分析传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的定位算法原理,研究运动过程中驱动力和摩擦力对移动机器人的影响,引入修正因子改进卡尔曼滤波算法,并对传统卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法和改进算法做仿真对比和研究.仿真结果表明:修正因子对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法都具有改进效果,能提高定位精度.     

改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法

针对基于卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的红外焦平面非均匀性校正算法的计算量和存储量较大,不利于实时性校正的缺点,提出一种改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法。该算法通过线性递归滤波器修正了观测方程,用每一帧块图像的统计均值来代替卡尔曼滤波校正算法中的观测矩阵,使增益矩阵得到简化。Matlab仿真实验结果证明:该算法的校正效果与传统的卡尔曼滤波校正算法相当,但大大减少了计算量和存储空间。     

基于跳数量化的无线传感器网络节点定位算法

为提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种基于跳数量化的定位(MDS-HE)算法。将网络中节点的一跳邻居节点集合分割成3个不相交的子集,根据跳环分割的相交区域面积来估算节点间的距离,从而将整数跳数转换成实数跳数,转换后节点间实数跳数更能准确地表示节点间的距离;将实数跳数矩阵应用于多维定标(MDS)算法中,并且引入扩展卡尔曼滤波算法对节点坐标进行准确定位。在节点随机布撒的网络中,对提出的算法进行了仿真和实验分析。仿真和实验结果表明：在不同节点数量情况下,MDS-HE算法的性能优于距离向量定位算法和经典MDS算法,而且在锚节点足够多的条件下,MDS-HE算法定位更加准确。     

SINS/GPS 组合导航卡尔曼滤波算法研究

针对单独使用某一种的导航设备都无法满足机载火控系统和飞行系统要求的问题,推导出 SINS/GPS 组合导航中的一种新的卡尔曼滤波算法.将有色噪声的白化处理引入到卡尔曼滤波器,设计了一套动态车载组合导航试验系统,给出了基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器算法的具体步骤,以动态车载 SINS/GPS 组合导航系统试验的数据分析验证了此算法的正确性和合理性.分析结果表明:基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器可以很好地解决有色噪声的影响,弥补了传统卡尔曼滤波器的不足,提高了导航结果的精确度.     

基于辅助模型的改进粒子滤波算法

针对非线性、非高斯系统的目标跟踪精度不太高这一问题,提出一种改进Sigma粒子滤波算法(MSP-PF)。该算法是由主模型产生第一个粒子,剩余的粒子则由辅助模型和平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)来递归生成,辅助模型使粒子的观测信息得到充分有效地利用,解决了粒子滤波算法所面临的粒子退化和匮乏问题。仿真表明,提出的改进Sigma粒子滤波算法(MSPPF)的估计性能要明显优于粒子滤波(PF)、无迹粒子滤波(UPF)、Sigma粒子滤波算法(SPPF)。