超短基线定位系统定位误差的分析及仿真

影响超短基线定位系统的定位精度的主要因素有声学定位误差、GPS误差、航向姿态误差和基阵安装角度误差。基于超短基线定位系统的工作原理,对不同误差源对定位精度的影响进行理论分析和仿真计算,提高定位精度的改进方向提供依据。     

基于PN码的间隔式导频的OFDM信道估计方法

在现有理论基础上提出一种基于PN码的间隔式导频的OFDM信道估计方法，该方法利用了PN码的性质，降低了算法的复杂度，尤其适用于快变信道。仿真表明，在多径信道下新的估计方法性能优于最小二乘估计和线性最小均方误差估计，并且计算量最小。     

初段弹道光测数据的Bayes估计方法

Bayes方法是运用Bayes条件概率公式解决实际问题的一种方法,它的一个显著特点就是在保证决策风险尽可能小的情况下,尽量应用所有可能的信息。从Bayes观点来看,未知参数的信息有两个来源：先验信息和实测数据,把这两部分信息集中融合起来,就得到参数的估计量。导弹试验的初段弹道一般由光测设备跟踪,在事后数据处理时,适宜使用Bayes估计。仿真和实际试验计算结果表明：Bayes估计提高了数据处理精度。     

基于Hilbert变换的相位差测量法分析及改进

分析了随机噪声对基于Hilbert变换的相位差测量方法的影响,得出了低信噪比下影响测量精度的主要因素是＂信噪乘积＂（测量信号与随机噪声的乘积）的结论,据此提出了一种基于IIR陷波器和平均滤波器的改进方法,即先利用Hilbert变换计算出相位差粗值,再经IIR陷波器和平均滤波器滤波得到相位差精确值,并给出了实现步骤及框图。仿真实验表明了该方法的可行性。     

动目标精确定位自适应滤波算法研究

对于动目标的精确定位,常见的是应用数据融合技术来进行处理,文章应用自适应算法来处理目标的尤其是动目标的位置定位问题,应用基于加权最小二乘估计和卡尔曼滤波理论,建立目标运动的统计数学模型,在此基础上建立一种应用于目标位置定位的卡尔曼滤波算法,并给出了仿真曲线结果。     

基于序贯算法的无偏最小二乘估计纯方位目标跟踪

测量方程的非线性是纯方位角跟踪研究的难点。为了解决传统伪线性估计结果存在严重有偏性这一问题,提出了一种基于伪线性估计的无偏估计方法,即在伪线性方程中利用约束最小二乘估计,它不需要对初始值进行假设,且收敛效果良好。采用序贯滤波方法对估计量作批处理滤波以减少运算量,提高了运算效率。仿真结果表明,利用该方法得到的估计量在高斯噪声下能很好地逼近理想状态,且收敛速度较快,比扩展卡尔曼滤波具有更好的跟踪精度及收敛速度,在目标高速运动时仍能保持较好的跟踪效果。     

可适应稀疏度变化的非均匀范数约束水声信道估计算法

对于具有典型时频双重扩展特性的水声信道,利用其稀疏分布特性在估计算法中引入范数约束可提高信道估计性能。但当水声信道多径稀疏度变化时,经典的l₀或l₁范数约束由于缺乏对不同稀疏模式的适应性,将导致性能下降。通过引入非均匀范数约束自适应算法并对其进行收敛性分析,针对水声信道稀疏度变化利用该算法通过非均匀范数的形式提高适应性。不同接收深度水声信道的仿真及海上实验结果表明,该算法相对经典的l₀或l₁范数约束算法有较明显的性能改善。     

雷达、红外成像传感器数据融合方法的研究

对雷达、红外成像传感器的数据融合问题进行了研究.雷达需要发射电磁波,易暴露,红外成像传感器隐蔽性好,但只能测角,不能测距,因此采用雷达为主、红外探测为辅的数据融合系统进行目标跟踪可实现红外、雷达两种传感器的优势互补.针对这一方案,文中提出了数据融合的新方法.即采用最小二乘法将同步观测数据进行融合,然后将新的融合结果与前几个时刻融合数据进行拟合,从而得到这一时刻相对稳定的结果.理论分析和仿真结果表明了这一方法的有效性.     

一种水下静止平台对目标运动参数的联合估计方法

针对方位-频率目标运动分析在水下静止小平台上的应用,提出了一种基于方位- 频率测量的目标运动参数联合估计方法。该方法以最小二乘估计算法估计结果作为卡尔曼滤波估计算法的初值,解决了迭代初值对卡尔曼滤波估计算法的估计性能影响较大的问题,从而提高了算法的收敛速度和估计精度。湖试结果表明：该算法具有较好的估计性能,可以作为解决水下静止平台对目标被动定位问题的一种有效方案。     

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。     

一种四元非典型阵水下超短基线声定位方法

针对水下目标探测与定位的实际需求,从超短基线阵被动声定位的基本理论出发,提出了一种可行的四元非典型阵定位模型.采用广义互相关时延估计算法,设计完成了一套基于DSP的被动声定位硬件系统,验证了算法的正确性.该硬件系统的定位误差小于1°.     

轨道重构的自适应滤波改进算法

自适应滤波是在系统建模、参数估计和轨道重构中抑制Kalman滤波发散问题的最有效方法之一。然而在实际工程中，因原始数据质量问题，自适应滤波同样存在收敛速度慢甚至于建波发散问题。提出了对增益矩阵修正的改进型自适应滤波算法，有效地克服了滤波发散问题。仿真结果证明，本方法是可靠有效的方法。     

一种自适应阈值选取的改进SIFT算法

在SIFT算法中,阈值用于判断关键点的稳定性,决定关键点的选取质量;提出了一种自适应阈值选取方法,利用明亮和黑暗两个区域的高斯均值分别确定明亮和黑暗两个阈值,通过将关键点与所属区域的阈值进行比较,决定关键点的取舍;利用车载红外热像仪拍摄的视频图像进行了图像匹配实验;实验结果表明:该方法有效克服了阈值选择不当对图像匹配的影响,对于光照变化下图像匹配具有一定的鲁棒性。     

基于改进趋近律的模糊自适应滑模控制的导弹姿态控制系统

针对导弹姿态控制系统的参数具有时变性和不确定性的特点,设计了一种具有指数趋近律的变结构控制器.为克服常规指数趋近律的抖动现象,提出了一种改进的算法.同时,针对姿态控制系统的不确定项,利用模糊逻辑系统设计切换控制项来克服其对系统的影响.结果表明,该控制器在导弹姿态控制系统中的仿真效果较为满意.     

改进的网络路由协议低功耗自适应分簇算法

LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy低功耗自适应算法)是无线传感器网络层次型路由协议中最重要和最具代表性的算法之一。通过对经典分簇路由算法LEACH的分析,针对LEACH算法中簇首分布不均匀、簇首与基站之间只能采用单跳路径的缺点,在簇首选择方式、簇首与基站的通信方式两方面进行了改进,并对LEACH算法及改进后的算法进行了仿真试验。仿真结果表明:该算法能有效地降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长了网络存活时间,提高了传统LEACH算法的性能。     

一种基于某新型超近程主动防护系统的防护效果评估方法

为解决武器装备中拦截效能评估存在评价指标选取不全面、确定评价权重主观性强等问题,提出一种基 于某新型超近程主动防护系统的拦截防护效果评估方法。采用PCDM 公式,依据《防护工程防常规武器结构设计规 范》,结合美国TM585 计算软件,从爆炸震塌厚度、冲击波、破片3 个角度,对来袭弹体的拦截爆炸,给防护目标 造成的防护风险和破坏作用进行分析。分析结果表明,该方法可为新型防护系统的防护效果评估提供参考。     

机载多普勒变化率的相差检测

在现有相差检测机载平台相对角速度的基础上,进一步给出了通过相差检测获得机载多普勒变化率的方法。和基于数字接收机信号处理的获取方法不同,基于短基线相差测量的多普勒变化率检测方法的最大特点是多普勒变化率可以被实时获取,且只要基线足够长,就能将检测多普勒变化率的测量误差控制在几赫兹之内。     

基于自适应神经网络的飞控系统辨识技术研究

建立复杂的非线性飞行器辨识模型对提高系统的状态监控和控制性能具有重要意义。文中提出一种变结构的在线径向基神经网络学习算法,使用梯度下降法对网络参数进行优化。利用径向基神经网络对某型飞机非线性动力学系统进行辨识,仿真结果表明设计的算法满足在线辨识的要求。     

光电稳定平台自适应摩擦补偿方法

为克服某型光电稳定平台伺服系统中摩擦干扰力矩影响,提升其低速平稳性,设计一种基于模型参考自适应控制(model reference adaptive control,MRAC)方法的摩擦补偿控制器。采用实验数据对Stribeck摩擦模型参数进行近似估计,根据 Lyapunov稳定控制理论设计摩擦补偿控制器,采用 Matlab/Simulink进行仿真试验分析,并将算法在某型系统中实现。实验结果表明：该控制器能有效抑制摩擦干扰对系统带来的不利影响,使低速平稳性能得到较大提升。