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为了解决常规靶场测控系统中弹丸三维速度实时高精度处理的难题,提出了基于多元异类实时数据融合处理弹丸三维速度的方法。该方法通过联立弹丸位置和径向速度这两类测元的误差方程,建立了基于径向速度测元的测控系统实时数据融合模型,实现了弹丸三维速度的实时解算。将该方法应用于常规靶场典型试验的实例仿真中,与纯粹的三维速度IMM卡尔曼滤波和增加径向速度观测量后的IMM卡尔曼滤波进行对比分析,验证了模型的正确性和方法的有效性。研究结果表明,该文提出的方法能够高精度处理弹丸的三维速度,并且实时性强,易于工程实践。 相似文献
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针对武器试验外弹道组网测量模式,为保证弹道测量精度最优,对测试设备优化布站进行研究。以弹道逐点最小二乘解算模型为基础,弹道参数累积总误差的均方差为精度评价标准,考虑实际情况对解空间构成的非线性约束条件,通过聚焦遗传算法概率特性,设计以Monte Carlo实验和种群罚函数检验为特征的完备多样本遗传算法,实现优化问题的可靠求解。利用设计的遗传算法,对一种光学、雷达设备组网测试优化布站问题作500次Monte Carlo仿真实验,通过结果统计分析确定了全局最优解,并与传统布站方法进行了比较。仿真结果表明:多样本算法降低了遗传算法概率特性影响,以大概率事件锁定全局最优解,确保了最优解的有效性和可信度,符合工程实际应用。 相似文献
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为了解决实时弹道测量数据滤波过程中量测噪声统计特性未知且时变的实际问题,对Sage-Husa算法进行了多种改进,提出了改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波(improved Sage-Husa adaptive Kalman filter,ISHAKF)算法。该算法将量测噪声协方差估计矩阵变换为半正定矩阵和正定矩阵之和的形式,保证了量测噪声协方差估计矩阵的正定性,消除了量测噪声协方差估计矩阵非正定导致滤波异常的缺陷。设计了一种自适应遗忘因子,提升了滤波收敛速度,解决了量测噪声统计特性突变时Sage-Husa算法收敛较慢的问题。对卡尔曼增益矩阵进行了抗差改进,增强了算法的鲁棒性,削弱了野值对滤波效果的影响。分别对正定性改进、遗忘因子改进和抗差改进进行了对比仿真实验,对比结果验证了Sage-Husa算法改进的正确性和有效性。通过ISHAKF算法的实例应用,证明了该算法在实时弹道滤波上,具有更高的实时性、自适应性和抗差性,滤波效果提升明显。 相似文献
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一种基于Hermite函数约束的光学经纬仪多站定位方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统光学几何交会方法中采用的方向余弦定位法因其算法简单清晰一直广泛应用于工程实践,但该方法受空间几何关系影响较大,对测元误差抑制能力差,因此定位精度并不理想,而且不能多站同时定位计算。为此提出一种基于Hermite函数约束的光学经纬仪多站定位解算方法,称为函数约束误差模型弹道最佳估计(EMBET)方法。该方法首先在采用Hermite函数表征目标定位参数以压缩待估参数数量的基础上进而实现对光学经纬仪测元的数学表征,然后将多站多测元观测数据组成联合测量方程,最后依据最小二乘准则优化解算方程获取目标定位参数,并具有对测元系统误差校准的能力。结合仿真实例计算,对方向余弦定位方法和函数约束EMBET方法进行了比较分析,验证了函数约束EMBET方法在光学经纬仪多站定位中具有更高的定位精度和更强的实用性,为工程应用提供了参考依据。 相似文献
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