舰艇非理想状态航行时加速度计的信号滤波

舰艇在非理想状态下航行时，惯导系统中的非线性因素不能忽略，且加速度计的量测信号夹杂许多不同类型的复杂噪声信号。本文设计一种首先对加速度计的量测信号进行非线性滤波，再用低通滤波器来提取其有用的信号方法。仿真结果表明：这种方法是可行的。     

重力匹配导航中的重力图细分重构方法研究

重力匹配导航需要高精度的数字重力图，然而在许多情况下无法得到精确的重力场数据。本文提出一种加权非线性拟合细分技术，对原始重力场图进行重构．仿真结果表明，该方法可有效地提高重力场图的分辨率，并且边缘过渡更为平缓，可满足高精度导航的需要．     

惯导系统动态数据预处理方法研究

采用多项式平滑方法对惯导系统的动态数据进行预处理,降低了各种噪声对数据处理的影响.仿真结果表明该方法对数据的平滑处理效果明显,具有一定的可行性.     

短记忆性时间序列的建模分析及预测

AR模型作为时间序列模型的一种,由于其参数估计和定阶简单而广泛用于系统辨识.在多维AR序列的最小二乘建模的基础上,结合Kalman滤波算法,推导了应用Kalman滤波技术的多维AR序列参数估计方法.该算法无需保存历史数据,可对AR模型的估计参数进行实时的修正.在确定AR模型阶数时,提出了两步F检验法.选取上证某A股收益序列作为样本,利用时间序列相关性分析对该算法的有效性进行验证;对时间序列的RMSE和MAD指标进行比较,结果表明该算法大大减少了建模过程中的计算工作量,并具有较好的预测性.     

带约束的电罗经航向自适应模型H_∞估计算法

舰艇在航行时受到风、浪以及摇摆等外部干扰,使电罗经航向输出不稳而产生误差.当舰艇机动时此现象更为明显,而且航向输出滞后于舰艇实际航向.为减小该误差以提高机动后的电罗经指向精度,本文首先推导出电罗经主轴的标准运动方程,并将其作为理想的约束条件.其次,采用自适应四参数估计法对电罗经航向数据建立模型,并进行有效预测.最后将H∞估计理论与最速跟踪微分器结合在一起,通过Riccati方程构造出合适的H∞误差约束乘子,开发出实时的H∞约束估计算法.实测数据与计算结果的对比,表明该算法能够实现电罗经航向的稳定输出.     

一种GPS定位信息可用性的实时判定方法

本文在基于GPS接收机输出数据的基础上，采用3级AR模型，预测下一时刻的GPS输出值，并与实际的输出值相比较，以一定的检测门限，判断当前时刻定位信息的可用性。通过仿真证明该方法的有效性，为GPS的可用性判定提供了一种方法。     

基于变分法的参数约束估计方法研究

提出一种基于变分法的参数约束估计方法,以获得渐进无偏的估计参数.通过分析包含待估参数的系统输入输出方程,构造变分法中的性能范函和约束方程,将传统的参数估计问题化为带约束条件的最小二乘估计问题;利用拉格朗日乘子法,分析参数估计方程,得到参数的最优估计.计算机仿真的结果表明,该优于传统的最小二乘估计法,获得的估计参数是渐进无偏的,获得的估计参数的辨识精度更高,该参数约束估计法在系统辨识和参数估计领域具有极其重要的实际应用价值.     

基于模糊数学的舰船最佳航线设计

针对目前舰船最佳航线选择的重要性，通过分析明确了舰船最佳航线的概念，并用模糊数学的方法对潜艇最佳航线的设计进行建模，以期得到实际应用．     

潜艇位置序列的建模与分析

在多维AR序列的最小二乘建模基础上，结合卡尔曼滤波算法，推导了应用卡尔曼滤波技术的多维AR序列参数估计方法。在确定AR模型阶数时，提出了两步F检验法。应用于潜艇位置序列分析，仿真结果表明该法减少了建模过程的计算工作量，并具有较好的预测性，可有效减少累积误差，提高潜艇定位位置准确性。     

基于C＋＋Builder的天测罗经差算法研究

利用《航海天文历》查表的方法来获得罗经差，过程比较复杂。基于C＋＋Builder语言编程，本文根据观测太阳测定罗经差的计算公式，提出一种新型的天测罗经差算法。实验数据表明该方法改进了传统的基于查表的天测罗经差算法，提高了计算效率和计算精度，具有一定的可行性。