未知洋流干扰下基于单领航者的多自主水下航行器协同导航

洋流估计问题是多自主水下航行器(AUV)协同导航方法中的难点之一.针对未知洋流情况,给出了1种基于单领航者的多AUV协同导航方法.通过设计主、从AUV间的机动轨迹,将从AUV的初始定位以及洋流干扰、测速误差的初始估计问题转化为非线性极小平方优化模型求解,提高了初始化精度;并进一步将洋流干扰等作为状态变量参与协同导航过程...     

基于滤波同步的连续混沌调频信号窄带延迟技术

研究了连续混沌调频信号(CCFMS)的窄带延迟技术,利用混沌滤波同步实现了采用窄带延迟技术对宽带信号的延迟。根据CCFMS的动力学产生原理,构建了CCFMS的动力学同步响应模型。通过计算最大条件Lyapunov指数,探讨了系统同步对延迟性能的影响。与传统的延迟技术相比,这种窄带延迟技术能降低幅度相位不一致性及插入损耗,...     

基于CSM的航天任务上升段轨迹跟踪应用研究

为了实时、准确地获取航天发射任务上升段轨迹飞行特性,采用"当前"统计模型(CSM)算法,建立了航天任务上升段轨迹的运动模型,分析了目标运动特性;采用美国航天任务中脉冲雷达获取的测量数据进行统计分析,确定了运动模型的有关参数,仿真分析了在航天任务上升段CSM算法的滤波跟踪性能.分析比较了CMS算法滤波处理前后的性能,试验仿真结果表明,CSM算法能够较好地完成航天任务中的测控数据滤波处理工作,满足运动轨迹处理显示和故障判决要求.     

弹道导弹捷联惯导/卫星系统/天文系统组合导航研究

捷联惯导/卫星系统/天文系统(SINS/GNSS/CNS)实现了优势互补,是提高弹道导弹命中精度的一种重要导航方法.设计基于UD-UKF滤波的组合导航系统无重置联邦滤波器,在发射惯性坐标系下建立sINS/GNSs/CNs组合导航的数学模型,对比分析SINS/CNS、SINS/GNSS及SINS/GNSS/CNS对惯导参...     

基于相关滤波和哈达玛变换的帧同步码识别

为从侦收到的信息中得到帧同步码,提出了基于相关滤波及哈达玛变换的识别方法。该方法先利用二次相关滤波区分信息码和帧同步码,然后利用哈达玛变换压缩数据处理量识别出帧长,最后通过模糊匹配法进一步识别出同步码的同步起始位和码型。仿真结果表明:在较高误码率的影响下,该方法可以利用较少的数据量快速准确地建立帧同步,并具有较好的识别效果。     

基于变权平均似然函数的粒子滤波改进算法

在纯方位跟踪中,针对随机观测噪声对粒子权值准确性的影响,提出了一种基于变权平均似然函数的粒子滤波改进算法,在每个粒子权值更新过程中,采用多次观测值计算粒子似然函数并对其变权平均,替代由单一观测值更新粒子权值的方法,减小随机观测噪声对权值的影响。最后,通过实验仿真表明:新算法在纯方位跟踪中滤波精度优于传统粒子滤波算法。     

高能量冲击条件下的加速度测试

高冲击以能量观点可分为超高g值、窄脉宽冲击和中高g值、宽脉宽冲击两种,前者以高g值为目标,而后者则更关心冲击能量.高冲击能量条件下加速度测试具有冲击作用时间长、运动行程长、测试环境恶劣等特点,其准确测试具有一定难度.从高能量冲击试验装置工作原理出发,阐述了测试系统的组成、加速度信号判定等技术问题,分析了实际测试中出现的零漂问题产生的原因,提出了电缆甩动零漂和电荷放大器零漂的实际解决措施.     

一种新的混合优化粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局收敛性,又保证了较快的收敛速度。实验表明该方法具有精度高,抗噪声干扰能力强并且鲁棒性高的特点。     

基于观测域平方根UKF的机载无源定位算法

针对机载无源定位存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度低等问题,提出一种观测域平方根UKF滤波算法,新算法充分利用了观测域滤波的自动解耦功能和平方根UKF良好的数值稳定性及非线性滤波能力,并通过最小偏度单形采样的UT变换减少了算法在状态域与观测域之间转换时存在的舍入误差,同时也提高了算法的运行效率。仿真结果表明新算法提高了滤波稳定性、收敛速度和定位精度。     

抗野值自适应Kalman滤波在无人机测风数据处理中的应用

针对无人机风场测量值含连续野值较多,且其噪声统计先验知识不足的问题,运用一种抗野值自适应Kalman滤波算法来提高其测风精度。在对模糊自适应Kalman滤波算法分析的基础上,该算法将一个压缩影响函数加权于滤波方程的新息上,根据新息的方差和均值变化自适应调整修正权值,使修正后的新息序列能够保持原有性质。相关分析结果表明,该算法能有效地克服较大野值和成片野值对滤波的不利影响,保证滤波精度,适用于无人机风场测量。