抗差自适应Sage滤波及其在组合导航中的应用

针对卡尔曼滤波需要精确已知状态数学模型及其统计特性的问题,提出一种抗差自适应Sage滤波算法.该方法以Sage滤波为基本框架,吸收了抗差估计和自适应滤波的优点,利用Sage滤波开窗法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵,由抗差估计方法确定观测噪声协方差矩阵,利用自适应因子调整动力学模型噪声协方差矩阵,以控制观测异常和动力学模型噪声对导航精度的影响.将提出的算法应用到捷联惯性导航(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,并与Kalman滤波和Sage滤波进行比较分析,仿真结果表明,提出的新算法不但能有效地控制观测异常和动态模型异常对状态参数估值的影响,而且能够抵制状态扰动,提高组合导航系统的滤波精度.     

一种基于状态相关因子的抗差自适应滤波算法

提出一种新的基于状态相关因子的抗差自适应滤波算法。采用状态相关因子将非线性系统转换为状态相关系统,建立抗差自适应滤波模型,利用等价权矩阵和自适应因子进行信息分配,从而控制动力学模型异常和观测异常对导航解的影响。特定条件下的仿真计算表明,提出的基于状态相关因子的抗差自适应滤波算法,不仅能够抑制动力学模型噪声和观测噪声干扰,而且滤波计算简单,导航精度相对优于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法。     

自适应抗差UKF算法在GPS/BD-2组合系统中的应用

针对非线性系统中因噪声模型不准确或测量数据中存在野值而导致无迹卡尔曼滤波（UKF）结果产生偏差甚至发散的问题,提出了一种自适应抗差无迹卡尔曼滤波（ARUKF）算法。该算法利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入自适应因子来调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。将ARUKF 算法应用于GPS/BD-2组合导航系统中,仿真实验结果表明,当观测数据中存在野值时,ARUKF算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较好的鲁棒性和实时性。     

新息自适应区间Kalman滤波算法及其应用

由于BD—2/MIMU紧组合导航系统在实际应用中存在惯性器件参数不确定、BD—2卫星导航系统易受干扰、信号不稳定等情况,采用传统卡尔曼滤波方法不能有效解决上述问题,因此,提出了一种新的鲁棒自适应滤波算法——新息自适应区间卡尔曼滤波(IAIKF)算法,该算法通过将BD—2/MIMU系统模型描述为区间不确定系统,同时通过新息方差的滑动区间最优估计在线自适应调整滤波增益,有效解决量测方差变化剧烈时估计误差迅速增大和系统参数不确定影响滤波估计的问题。仿真表明了该算法的有效性,同时由于该算法给出了导航结果的上下界,对组合导航设计具有重要意义。     

基于AR-SRCKF的SINS/GPS深耦合抗转发式干扰研究

转发式干扰转发真实的卫星信号导致伪距信息错误,能不被察觉地使捷联惯导系统（SINS）和全球定位系统（GPS）的深耦合组合导航解算错误。根据深耦合中信号处理的特点,将错误的伪距视为粗差,提出一种基于自适应抗差平方根容积卡尔曼滤波（AR-SRCKF）的融合算法。该方法采用自适应抗差滤波作为算法的框架,提高系统对转发式干扰的鲁棒性,同时为了避免线性化误差造成滤波性能的下降,采用平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）解决非线性滤波问题以及确保协方差阵的对称性和半正定性。最后,深耦合系统下的仿真分析验证了其对转发式干扰具有良好的鲁棒性。     

无人机组合导航系统的自适应滤波研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响,同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低,稳定性差,甚至有可能发散,传统常规卡尔曼滤波无法解决上述问题。提出一种根据极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真表明,所提出的组合导航滤波器能够满足无人机导航任务的要求,并且具有很好的导航精度和稳定性。     

基于自适应抗差滤波的WSNs节点跟踪算法

针对无线传感器网络定位误差大、有色噪声影响严重等问题,提出一种基于自适应抗差Kalman滤波的无线传感器网络节点跟踪算法.先采用直线拟合削弱初始点位观测值的横向误差,然后通过构造自适应因子和等价权函数来控制未知有色噪声和观测值粗差的影响,并利用观测环境构造可信度因子干预滤波计算.在低速、高速运动模型下,分别以直线运动和...     

改进的自适应Kalman滤波在SINS/GPS组合导航中的应用

全球定位系统（GPS）因信号受到遮挡和干扰而产生观测量突然失准,使捷联式惯性导航系统（SINS）/GPS组合导航的卡尔曼滤波器性能急剧下降。针对上述问题,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波的方法,通过失准时的新息对先验状态均方误差阵进行自适应调节,解决了新息协方差与实际严重不符的问题。仿真实验中,对比了传统的卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波、自适应抗差卡尔曼滤波和改进的自适应卡尔曼滤波的估计性能,证明了所提出算法的有效性。     

GPS/DR组合导航FAIMM滤波算法仿真研究

研究GPS/DR组合导航滤波问题。GPS/DR组合导航系统量测噪声统计特性随载体机动发生变化导致传统滤波算法滤波效果下降,针对此问题,提出了一种模糊自适应交互式多模型(Fuzzy Adaptive Interacting Multiple Model,FAIMM)滤波算法,将模糊自适应无迹卡尔曼滤波(FAUKF)与交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)相结合,不需要预先设置模型集就能实现对载体量测噪声模式的覆盖。仿真结果表明:改进算法能够实时调整滤波器量测噪声参数,适应组合导航系统量测噪声变化,得到了与模型集完备的IMMUKF相当的导航滤波效果。     

H∞鲁棒自适应CKF算法在组合导航中的应用

针对组合导航系统状态模型及噪声统计特性不确定的情况下,标准容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter,CKF）算法鲁棒性差,导致滤波精度下降甚至出现滤波发散的问题,提出一种H∞鲁棒自适应CKF算法。该算法基于标准的三阶CKF算法理论框架,在观测方程为线性的条件下,对其量测更新进行了简化,并引入数值稳定性较强的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）对系统状态协方差阵进行分解迭代,改善了计算的数值稳定性;在系统状态协方差阵更新过程中引入H∞ 滤波思想,并基于矩阵不等式的理论,对其约束条件[γ]进行了自适应选取,进一步改善了滤波的稳定性,提高了系统的鲁棒性。将该算法用于GNSS/INS组合导航的数值仿真实验,结果验证了该算法的有效性和优越性。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。