一种动态调整信息源优先级的方法

针对靶场实时数据处理过程中存在的主信息源选优方法的不足即主信息源异常测量数据造成导弹外弹道实时定位结果精度下降的问题,提出了一种基于实时状态估计的外测主信息源自适应选优方法,建立了伪测量数据的反馈式识别模型和测控设备动态优先级计算模型,实现测量方案中设备优先级实时动态调整.该方法可提高实时测量方案选优的适应性与准确性,提高了导弹外弹道实时处理精度及靶场奕时外测处理能力.     

视景仿真技术在靶场试验中的应用与系统开发

将视景仿真技术应用于靶场试验过程中的态势标绘、参试设备部署及弹道轨迹实时显示,对于试验的可视化具有重要意义。针对靶场试验指控显示需求,研究了实时数据处理技术,提出一种横向比较的快速融合算法,极大地减少了运算量。根据系统模型和当前测量信息,采用卡尔曼滤波预测落点坐标,提高了落点预报精度。分析了装备模型层级关系,研究了复杂武器装备模型机构动作控制方法。采用EV-Globe SDK组件构建了三维模拟显示平台。     

基于无迹卡尔曼滤波算法的弹道落点预测方法

为解决靶场理论弹道和外测飞行目标实时信息预测落点预测时间长,不能清晰及时预测飞行轨迹等问题, 提出一种改进的弹道落点预测方法。从弹道模型出发建立基准模型坐标系,将外测设备参数配置于基准模型坐标系, 实时采集的外测设备数据采用无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filtering,UKF)算法滤波处理后获得融合轨迹,并 通过Runge-Kutta 算法进行外推计算以进行落点预报。经Matlab 仿真分析和实际效果验证,该方法的结果更加精确 且适用性更强。     

A、E加补充条件对设备进行实时引导的方法

研究在靶场实时数据处理时,出现部分测元数据失效,不能利用现有定位方法对目标进行定位的情况下,利用先验信息或补充条件对测量设备进行实时引导的方法。该方法充分利用靶场测控设备的实时测量信息,将大大提高测量设备捕获目标的概率。     

弹丸章动纸靶数据高精度处理方法

为对纸靶法获取的弹孔图像进行数据判读以测量弹丸飞行状态参数,提出了一种新的数字化图像采集与处理纸靶弹孔的方法,其核心是弹丸三维模型正投影匹配搜索算法,可实现弹丸穿靶姿态、位置的高精度测量。实验结果表明,利用该方法采集靶纸上的弹孔图像简便易行,分析和处理的自动化程度高、受人为主观因素影响较小,且测量精度优于传统方法。该方法在已知三维模型的弹丸章动纸靶数据处理中有较强的适用性。     

统计特性突变下的机器人同步定位与地图构建

针对未知环境中,机器人同步定位与地图构建( SLAM)时,系统的统计特性发生突变问题,提出了一种基于非线性交互式多模型(IMM)的SLAM算法。该算法的主要思想是：用多个非线性高斯模型近似非线性非高斯模型;每个模型都采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对非线性系统线性化;在每一步采用IMM方法获得融合估计值;从而演化机器人的SLAM. Monte Carlo仿真结果表明,在过程噪声均方根误差、量测噪声均方根误差和两者噪声均方根误差都发生变化的情况下,与EKF-SLAM算法和快速SLAM算法相比,该算法具有更好的估计精度。     

双三角形声学靶信息融合定位模型

采用建立的双三角形声学靶模型及信息融合算法,并根据检测到的激波信号仿真超音速弹丸着靶点坐标和速度。采用数据融合、试验标定等手段提高其测量精度。仿真结果表明,用该方法测量着靶坐标和速度具有较好效果,适合靶场射击训练等。     

虚拟仪器和PCI总线在光测弹速中的应用

针对在靶场弹丸速度测量中基于单片机与VC++的测试方法存在的编程复杂、采集速度慢和精度低等问题,提出了基于LabVIEW虚拟仪器软件和PCI总线技术的测量方法。它利用LabVIEW软件具有友好的人机界面、简易快捷的图形编程技术等特点,再配以基于PCI总线技术的凌华PCI-9810高速数据采集卡,解决了在弹丸速度信号测试中采集速率的问题和调试软件的复杂度问题。基于该技术构建的新型弹丸速度信号测量系统实现了对7.62mm弹丸速度信号的采集和处理,并获得了相应的实验过靶波形和速度值。与其他测试方法相比,具有可靠性高、操作简单,精度高等优点,非常适合应用于靶场测试。     

基于IMM-UKF的雷达/红外分布式加权融合算法

在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。     

基于平行光枪弹几何全尺寸非接触检测

针对目前枪弹弹丸几何参数机械检测精度低,对弹壳有磨损,测量参数非定量等不足,提出了基于上位机 PC与二维高速尺寸测量仪通过串口通信的非接触测量方法,实现了对弹丸外形参数以及弹壳和弹头装配同轴度等尺寸非接触测量。该方法通过平行光照射被测物体,Labview 编程软件平台对于数据进行处理,可以完成对弹丸几何全参数高速率高精度的测量,根据所测实际参数判断弹丸是否合格,并积累大量数据以待后续处理实现对弹丸的甄别。     

基于无迹卡尔曼滤波的火箭弹姿态估计

针对某尾翼稳定火箭弹姿态估计的问题,以姿态角、位置、速度参数作为状态变量,建立了火箭弹运动参数的捷联惯性解算模型,将GPS的位置和速度测量值作为输出变量,构成组合滤波模型,并分别采用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波方法进行滤波处理。仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波在滚转速率变化较快、模型非线性较强的情况下不能达到预期的滤波效果,而基于无迹卡尔曼滤波的组合滤波方法更为有效,相比扩展卡尔曼滤波,其俯仰、偏航角估计误差均方根降低了一半,滚转角估计误差均方根降低了三分之二,满足姿态估计的需求。     

基于UKF弹体滚转姿态测量方法研究

利用磁阻传感器和GPS等器件的测量信息,建立了地磁/GPS组合弹体姿态测量解算模型,对弹体姿态信息进行实时测量解算。为了提高弹体飞行姿态测量解算精度,建立了弹道滤波方程,采用UKF算法进行数据滤波处理,结合磁阻传感器的输出信息对弹体滚转姿态进行实时解算。数值计算及仿真结果表明:相比于直接使用GPS输出的速度信息进行姿态解算,通过UKF滤波处理后,可以使得地磁/GPS组合测量解算的结果更准确,提高了弹体姿态解算精度。     

炮弹飞行运动状态的全局灵敏度分析

出于外弹道测试或导航控制等需要,常在炮弹上安装各种用于飞行状态测量的装置。由于炮弹在发射及飞行中的状态受到各种随机因素的干扰,直接影响弹载测量装置的输出。为了更好地开展试验设计及相关数据处理工作,采用三轴陀螺仪测量炮弹转动角速度、三轴加速度计测量弹丸加速度、磁力计测量炮弹姿态角的方案,以五自由度刚体弹道方程组为基础,采用基于蒙特卡洛打靶的Sobol’全局灵敏度分析方法,就3种传感器的输出对初速跳动、起始扰动等因素的敏感程度开展定量研究。定量分析结果表明,初始偏航角速率和初始俯仰角速率对陀螺仪沿弹体径向的输出、加速度计沿弹体径向的输出和磁力计轴向输出的影响较大,初速对陀螺仪轴向输出和磁力计沿弹体径向的输出的影响较大,阻力系数对加速度计轴向输出的影响较大。     

一种结合噪声辅助技术和现场数据的模拟电路实时可靠度预测方法

信号处理技术和信息融合技术是实时可靠度预测的关键。针对传统方法通常适用于特定的随机过程和数据分布的缺陷,提出一种新的实时可靠度预测方法。该方法采用一种基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术来计算表征系统性能退化趋势的故障指示器,利用粒子滤波技术外推电路系统的伪失效性能,采用基于贝叶斯估计方法的信息融合技术更新性能分布的时变参数,从而预测电路的实时可靠度。引入基于真实的嵌入式平面电容器来加速退化实验所统计产生的电容器失效物理模型,并以真实数据代替理想仿真假设数据的例子,验证了结合噪声辅助技术和现场数据的实时可靠度预测方法的有效性。结果表明,现场数据信息越多,电路的实时可靠度预测准确性越高。     

基于径向基函数神经网络和无迹卡尔曼滤波的弹丸落点预报方法研究

为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点,并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值,在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真,在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度,从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的,为弹丸的落点预报的实际应用提供了参考。     

A New Filtering Algorithm Utilizing Radial Velocity Measurement

Pulse Doppler radar measurements consist of range, azimuth, elevation and radial velocity. Most of the radar tracking algorithms in engineering only utilize position measurement. The extended Kalman filter with radial velocity measureneut is presented, then a new filtering algorithm utilizing radial velocity measurement is proposed to improve tracking results and the theoretical analysis is also given. Simulation results of the new algorithm, converted measurement Kalman filter, extended Kalman filter are compared. The effectiveness of the new algorithm is verified by simulation results.     

微波交会对接雷达目标跟踪的卡尔曼滤波器设计

针对空间交会对接应用中追踪航天器对目标航天器的精密跟踪,采用三阶修正卡尔曼滤波器直接在球坐标系下对径向距离和径向速度进行联合跟踪,采用2个结构一致的二阶修正卡尔曼滤波器分别对俯仰角和俯仰角速度、方位角和方位角速度进行联合跟踪。提出一种状态噪声的实时估计算法,有效地解决了卡尔曼滤波应用中状态噪声的参数设计问题。仿真结果表明,本文设计的卡尔曼滤波器能够精确地跟踪目标航天器,同时具有较强的动态适应能力。     

旋转弹导航系统研究

旋转弹自转角速度大,由陀螺仪和加速度计组成的传统导航系统难以应用,提出用微小型加速度计构成无陀螺微惯性测量单元GFMIMU(Gyroscope-Free Micro Inertial Measurement U-nit)为旋转弹提供完整的导航信息。根据无陀螺的测量原理,充分利用多个加速度计的冗余输出信息构建自滤波系统,抑制GFMIMU角速度误差的快速发散。为克服GFMIMU长时间工作姿态角误差的积累,采用磁强计与其进行组合导航;从解算精度与实时性考虑,基于四元数描述建立了该组合寻航系统的状态方程和观测方程,并采用二阶插值滤波器进行信息融合。最后,对所设计的组合导航系统进行系统仿真,仿真结果验证了该系统设计方案的可行性。     

基于组合模型高精度预测弹丸径向速度的方法

利用连续波雷达测试弹丸径向速度时,会遇到弹丸、火炮、雷达及外界因素异常,测试的径向速度会出现缺失,导致递推出的炮口初速不准确。为此,选择建立合理的模型预测出缺失的径向速度对数据进行重构。雷达测试的径向速度属于一维数据,大口径弹丸的径向速度主要包含线性特征,小口径弹丸的径向速度既包含线性特征又包含非线性特征,都可以建立ARIMA模型、GM(1,1)灰色模型和回归模型进行预测。但是这些传统模型有时预测能力比较局限,预测精度不理想。为了充分整合所有模型的预测优势,提高预测精度,选择建立组合模型进行预测。针对大口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和一阶线性回归方程构建的组合模型进行预测,针对小口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和二次多项式回归方程构建的组合模型进行预测,为了保证预测精度,按照迭代的方式进行预测。实验结果表明,无论是大口径弹丸还是小口径弹丸,组合模型的预测精度始终高于单项模型,平均相对误差小于1‰,更加适合作为弹丸径向速度的预测模型。     

用于实时弹道滤波的Sage-Husa改进算法

为了解决实时弹道测量数据滤波过程中量测噪声统计特性未知且时变的实际问题,对Sage-Husa算法进行了多种改进,提出了改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波（improved Sage-Husa adaptive Kalman filter,ISHAKF）算法。该算法将量测噪声协方差估计矩阵变换为半正定矩阵和正定矩阵之和的形式,保证了量测噪声协方差估计矩阵的正定性,消除了量测噪声协方差估计矩阵非正定导致滤波异常的缺陷。设计了一种自适应遗忘因子,提升了滤波收敛速度,解决了量测噪声统计特性突变时Sage-Husa算法收敛较慢的问题。对卡尔曼增益矩阵进行了抗差改进,增强了算法的鲁棒性,削弱了野值对滤波效果的影响。分别对正定性改进、遗忘因子改进和抗差改进进行了对比仿真实验,对比结果验证了Sage-Husa算法改进的正确性和有效性。通过ISHAKF算法的实例应用,证明了该算法在实时弹道滤波上,具有更高的实时性、自适应性和抗差性,滤波效果提升明显。