雷达组网的精确极大似然误差配准算法

针对最小二乘法和卡尔曼滤波方法在雷达网系统中的误差配准问题,提出一种雷达组网的精确极大似然误差配准算法。采用基于圆极投影的极大似然配准算法,利用各雷达站的几何关系,通过极大似然混合高斯一牛顿迭代方法估计出雷达网的系统误差,并进行仿真。仿真结果证明：该配准方法具有良好的一致性,可以用于多雷达组网的误差配准。     

一种基于Hermite函数约束的光学经纬仪多站定位方法研究

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。     

基于极大似然DOA估计的多阵列交叉定位研究

利用极大似然(ML)方法对远场目标的DOA进行估计,并将多个阵列的DOA估计进行交叉定位,从而实现远场目标的精确定位.同时针对单目标和多目标以及目标信号已知和未知时的CR下界进行分析;特别推导了时间同步误差的CR下界,认为时间同步误差的CR下界与时间同步方差、阵列几何关系和方位角有关;但与频率无关.在给出多DOA交叉定位算法的基础上,利用真实试验数据,分别使用基于时延估计的DOA算法和基于ML的DOA算法对远场目标进行交叉定位,结果表明,MLDOA的定位精度要高于时延估计DOA的定位精度.     

及时修正策略的成败型产品可靠性增长模型

针对及时修正试验策略，引入了非齐几何可靠性增长模型，描述了与Duane学习曲线特性的关系，根据不同的失效类型将模型进行了推广．利用进化算法对似然函数求极值，得到了参数极大似然估计，解决了复杂多峰似然函数的求极值问题．在此基础上得到了研制过程结束时的可靠性估计．最后给出了固体火箭发动机可靠性增长分析实例，并与经典估计方法进行比较，表明了本模型的优越性．     

基于克隆选择算法的雷达可靠性寿命分布参数估计

基于极大似然估计法的基本原理，结合优化理论，建立了可靠性寿命分布参数的极大似然优化估计模型．采用克隆选择算法实现模型的求解，给出了克隆选择算法在模型求解中的关键步骤和约束处理方法．通过实例给出了应用克隆选择方法估计威布尔分布和混合威布尔分布参数的详细过程，应用结果表明：所提出的方法在雷达可靠性寿命分布的参数估计中是有效的，使得分布参数估计结果更加精确合理．     

考虑几何约束的无人机双机编队相对姿态确定方法

针对无人机常用的领航—跟随双机编队飞行控制模式,提出了一种考虑几何约束的相对姿态确定方法。利用飞行器配备的视觉传感器,获得飞行器间及飞行器到目标的视线矢量信息,该方法不需要考虑目标的位置信息,避免了由位置偏差带来的误差。同时,给出了双机编队模式下视觉传感器的测量模型,分析了传感器量测噪声的统计特性,推导了基于几何约束的确定性相对姿态求解方法。仿真结果表明,考虑几何约束的双机编队无人机相对姿态确定方法可以有效估计出飞行器间的相对姿态,估计精度较高,能够满足无人机协同编队飞行控制需求,解决了远距离编队情况下视线矢量共面不可观测问题。     

贝叶斯框架下基于凸优化的系统偏差估计方法

针对多传感器协同探测系统中系统偏差呈现出的随机性和突变性,以及估计方法的误差增加、估计鲁棒性较难保证等问题,在贝叶斯估计框架下,提出了基于凸优化的系统偏差估计方法。该方法首先依据最大似然估计准则推导出量测最大似然函数,并将其变形为与状态参数无关的多传感器量测最大似然函数;其次,结合系统偏差投影等式和待估参数范围不等式两类约束条件,将最大似然估计问题转化为具有目标函数、约束函数的凸优化问题;最后,利用拉格朗日乘子方法构造系统偏差二次函数,并在约束条件下利用凸优化技术实现多传感器系统偏差的优化求解。仿真结果表明,相比于同等条件下的其他方法,所提方法提高了估计精度,降低了时间复杂度。     

一种基于TDOA时差法声被动定位算法研究

文中用TDOA测量,提出了一种定位机动目标的最大似然-卡尔曼滤波算法.首先根据高斯牛顿法推导出最大似然估计实现对固定目标的静态定位,然后根据目标机动模型把得到的连续的固定目标位置估计作为卡尔曼滤波的观测输入实现对目标的精确定位.仿真结果表明这种算法有较好的定位跟踪效果.     

含约束条件遗传算法在三参数威布尔分布参数估计中的应用

为解决三参数威布尔分布参数估计问题，根据极大似然法基本思想建立了参数估计最优化模型．分别采用内点法和外点法，将有约束优化问题转化为无约束优化问题，再利用遗传算法优化工具箱进行优化计算，获得了参数估计值．实例结果说明，这种方法能很好地解决三参数威布尔分布的参数估计问题．     

基于目标视线角速度的航迹融合研究

雷达／红外双模制导过程中，提出了目标距离由雷达提供，目标视线角位置或角速度由雷达和红外融合提供．通过对目标被测误差角变化规律分析，提出了分布式结构中基于目标视线角速度的航迹融合方法，运用极大似然估计法进行了航迹状态估计融合．通过仿真，验证了该方法的有效性。提高了目标跟踪性能．