建筑体型抗震性能模糊评判专家系统

基于对专家系统、工程数据库、语言等基础知识的分析、研究、建立了以专家系统为主要组成的专家决策设计系统（ＥＤＤＳ）。给出一个ＥＤＤＳ在建筑结构抗震选型中的应用实例，评论了ＥＤＤＳ的可实现性、优越性和先进性。     

建筑项目管理系统的设计与实现

结合成都宏展建设总公司ＭＩＳ应用工程，详细地介绍了建筑项目管理系统的设计与实现。该系统采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｖｅｒ结构模型，在Ｗｉｎｄｏｗ ＮＴ、Ｗｉｎｄｏｗｓ ｆｏｒ Ｗｏｒｋｇｒｏｕｐ等环境平台下，基于ＴＣＰ／ＩＰ协议，给出了一套先进实用的ＭＩＳ设计和实现方法，对于提高该系统的开发效率，缩短开发周期，具有良好的通用性。     

基于实例推理及其工程应用

知识获取是妨碍专家系统快速开发的“瓶颈”问题。基于实例推理充分利用另一种知识资源：以往设计成功的例子或专家经验，克服了此问题，本文以国家“八五”重点攻关项目“重型数控机床模块化设计与制造”为背景，介绍了ＣＢＲ的基本原理，讨论了重型数控机模块化设计智能支持系统ＭＳＤＳＳ中ＣＢＲ的关键问题处理，并给出了工程应用实例。     

应用PSPICE程序辅助分析调频电路

提出了应用ＰＳＰＩＣＥ程序辅助分析，设计电子线路的方法，给出了使用ＰＳＰＩＣＥ程序模拟调频电路的方法和应用实例，并给出了对其进行噪声分析的应用程序，为电子线路的分析提供了方便。     

大庆地区防洪工程和引嫩工程数据信息系统

应用关系型数据库ＦｏＸＢＡＳＥ建立黑龙江省大庆地区防洪工程和引嫩工程数据信息管理系统．该系统功能强、使用灵活，便于移植到其它水利工程中应用．文中给出该系统的结构设计和编程技巧。     

SiGe／Si HBT的直流特性分析

应用＂掺杂工程＂和＂带隙工程＂各自的特点，设计了一种独特的基区双向高速输运的ＳｉＧｅ／Ｓｉ　ＨＢＴ层结构，并利用此结构在３μｍ工艺线上做出了性能良好的ＳｉＧｅ／Ｓｉ　ＨＢＴ。其主要直流参数为：室温共发射极最大电流增益βｍａｘ（３００Ｋ）可达３００，低温βｍａｘ（７７Ｋ）可达８０００，厄利电压３００Ｖ，漏电流在ｎＡ量级，均为国际先进水平。同时，给出了ＳｉＧｅ／ＳｉＨＢＴ的室温（大注入，小注入），低温（大注入，小注入）的输出特性曲线，进行了对比分析，详细讨论了影响室温β，低温β及其它直流参数的主要因素。     

基于决定的软件需求工程模型的设计与实现

需求工程是软件工程生命周期的初始阶段，其最终结果是软件需求规约。本文对需求工程的有关内容进行了剖析，设计了一个基于决定的软件需求工程模型ＤＢＳＲＥＭ，并给出了该模型的实现框架。ＤＢＳＲＥＭ的运作需要知识环境，方法工具和实现技术的支持。     

CIMS环境下选煤厂工序质量控制

选煤厂为了保证精煤的质量,就必须对生产过程的质量进行严格的控制,因为只有生产过程稳定,才可能生产出合乎用户要求的高质量的产品．为此,有必要利用统计过程控制（ＳＰＣ）方法来控制生产过程．本文探讨了控制图的原理、控制图类型的选取、控制图上下限以及控制图判断准则的确定等问题,并结合某一实施ＣＩＭＳ工程的选煤厂给出了洗选工序统计过程控制的具体应用,最后给出了ＳＰＣ系统应用的效果分析,指出了在选煤厂应用统计过程控制的必要性     

可扩展标记语言在Java服务器页面中的应用

阐述了ＪＳＰ （Ｊａｖａ服务器页面）技术和ＸＭＬ（可扩展标记语言）的技术互补性，对在ＪＳＰ中应用ＸＭＬ所带来的优势进行了分析，并结合实例给出了在ＪＳＰ页面中应用ＸＭＬ的具体方法，最后分析了ＸＭＬ和ＪＳＰ技术的结合在新一代Ｗｅｂ应用系统中的前景。     

CSC5087SC8870与单片机的接口及应用

在介绍通讯集成电路ＣＳＣ５０８７和ＳＣ８８７０的基础上，给出了与单片机的接口方法和应用。     

混沌干扰背景下的正弦频率估计新方法

提出一种基于单变量驱动误差滤波反馈混沌同步的强混沌背景下正弦参数估计的方法。该方法利用采样的混合信号(混沌加白噪声和正弦)通过某一类型滤波器,用滤波后信号驱动一新构建的同类响应混沌系统,若混沌同步发生,则驱动响应信号的误差序列中应含有正弦成分,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法适于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦参数估计。仿真实验表明,该方法简单有效。     

模糊逻辑在NGIMU/GPS组合中的应用

由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺惯性测量组合(NG IMU)导航误差随时间迅速累积.采用传统卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显.针对上述噪声统计特性不易确定的特点,基于NG IMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计.模糊逻辑自适应卡尔曼滤波器(FLAKF)通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态.同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法的可行性.     

Tracking with nonlinear measurement model by coordinate rotation transformation

A new filtering method is proposed to accurately estimate target state via decreasing the nonlinearity between radar polar measurements(or spherical measurements in three-dimensional(3D) radar) and target position in Cartesian coordinate. The degree of linearity is quantified here by utilizing correlation coefficient and Taylor series expansion. With the proposed method, the original measurements are converted from polar or spherical coordinate to a carefully chosen Cartesian coordinate system that is obtained by coordinate rotation transformation to maximize the linearity degree of the conversion function from polar/spherical to Cartesian coordinate. Then the target state is filtered along each axis of the chosen Cartesian coordinate. This method is compared with extended Kalman filter(EKF), Converted Measurement Kalman filter(CMKF), unscented Kalman filter(UKF) as well as Decoupled Converted Measurement Kalman filter(DECMKF). This new method provides highly accurate position and velocity with consistent estimation.     

一种GPS移动基准站精密相对定位新算法

针对GPS载波相位差分定位中差分基准站不能移动的问题,提出了一种GPS移动基准站精密相对定位的方法.该算法首先基于MW组合构造几何无关测量值,然后对几何无关测量值进行滑动平均滤波消除随机噪声影响,在移动站进入移动基准站数据链覆盖范围时进行站间和星间双差处理获得宽巷整周模糊度,并结合载波相位的双差几何相关模型建立Kalman滤波观测方程,将多路径误差建模为1阶Gauss-Markov随机过程,作为状态参数纳入状态方程,增广状态向量,同时扩增观测方程,从而滤波获得L1/L2模糊度浮点解的精确估计,最后采用LAMBDA算法搜索固定模糊度的整数解.通过静态和车载动态实测试验验证了新算法的正确性和适用性.     

激光陀螺捷联惯导系统中惯性器件误差的系统级标定

为评估激光陀螺SINS的性能,需对系统中的惯性器件误差,包括随机漂移误差、刻度系数误差与安装误差角等,进行系统级标定。提出了卡尔曼滤波校准法,此方法利用激光陀螺SINS六位置静基座测试数据来标定系统中的惯性器件误差。其实现过程包括两步：首先,基于降阶处理思想,利用SINS的静基座测试数据,通过卡尔曼滤波来估计SINS系统中激光陀螺随机漂移误差及其他误差参数的耦合参量;第二步,比较两组不同位置的静基座测试数据的滤波辨识结果,对不同形式的耦合参量估值进行标量运算,即可获得SINS系统中其它惯性器件误差参数的校准值。卡尔曼滤波校准法的方法比较简单,测试易于实现,只需要一台精度比较高的手动三轴定位转台即可。另外,卡尔曼滤波法具有对测量噪声及环境干扰的影响不敏感、校准精度高的优点。卡尔曼滤波校准法的有效性与可行性已通过仿真测试得到了验证。     

自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法在捷联惯性导航系统大方位失准角初始对准中的应用

提出了一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波(ASRCDKF)算法,并应用于捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准中。ASRCDKF算法以中心差分变换为基础,基于平方根滤波能够克服发散的思想,利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,并将自适应估计原理引入该算法中,不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线性化误差和计算雅可比矩阵的不足,而且减小了计算量,保证了数值稳定性。同时,ASRCDKF算法解决了传统滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。最后通过滤波仿真证明了ASRCDKF算法在SINS大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。     

Adaptive Federal Kalman Filtering for SINS／GPS Integrated System

A new adaptive federal Kalman filter for a strapdown integrated navigation system/global positioning system (SINS/GPS) is given. The developed federal Kalman filter is based on the trace operation of parameters estimation‘s error covariance matrix and the spectral radius of update measurement noise variance-covariance matrix for the proper choice of the filter weight and hence the filter gain factors. Theoretical analysis and results from simulation in which the SINS/GPS was compared to conventional Kalman filter are presented. Results show that the algorithm of this adaptive federal Kalman filter is simpler than that of the conventional one. Furthermore, it outperforms the conventional Kalman filter when the system is undertaken measurement malfunctions because of its possession of adaptive ability. This filter can be used in the vehicle integrated navigation system.     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

基于L-M方法的迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用

针对非线性状态估计中受到较大的初始估计误差和量测方程的非线性的影响致使状态估计精度不高的问题,提出了一种新的滤波算法——基于Levenberg-Marquardt方法(简写为L-M)的迭代容积卡尔曼滤波算法(ICKFLM).该算法将容积卡尔曼滤波算法(CKF)的量测更新过程转换为求解非线性最小二乘解问题,以状态预测和方差预测为初始值,使用L-M方法求解最优的状态和方差估计.把基于L-M方法的迭代容积卡尔曼滤波算法应用到弹道再入目标状态估计中,仿真结果表明,相比于CKF算法,新算法的位置估计误差约降低了70%,相比于基于Gauss-Newton方法的迭代容积卡尔曼滤波算法(ICKF)位置误差降低了40%.新算法具有较高的状态估计精度,且收敛速度快.     

一种基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法

在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合，传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响，甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设，利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法，这种滤波算法的主要思路是利用新息序列对系统和量测噪声方差阵Q和R实时估计和调整，以实时反映系统模型的变化。在相关理论分析的基础上，针对低成本惯性／GPS组合导航系统对这种自适应卡尔曼滤波方法的性能进行了仿真分析，与传统卡尔曼滤波算法进行了比较，探讨了这种算法的实用性。