一种稳健的自适应传递对准算法

传递对准算法的性能受量测噪声影响较大但其统计特性通常难以精确给定。为实现对传递对准中量测噪声的稳健自适应调整,提出了一种改进的自适应传递对准算法。在传统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法基础上,通过减少自适应调整的参数个数、采用渐进无偏估计代替无偏估计、分段调整加权系数三重处理,有效地提高了算法的稳健性,同时算法的计算量也有所降低。结合一种经典的速度加姿态匹配传递对准模型,对改进的自适应算法进行了仿真测试。仿真结果表明,当量测噪声协方差阵取值与真实噪声水平偏离时,该改进算法能够对量测噪声的统计特性进行有效的自适应调整,从而使传递对准在精度和稳健性两个方面的综合性能得以改善。     

基于自适应遗传算法的联锁滚转共振特征量计算

根据六自由度弹道方程,建立联锁滚转共振的数学模型,在分析利用常规数值优化方法求解联锁滚转共振特征量的基础上,提出利用自适应遗传算法优化求解联锁滚转共振特征量的方法,并对其进行了数值计算.计算结果表明:利用自适应遗传算法对联锁滚转共振特征量和引起联锁滚转共振的3个主要小不对称量进行计算的方法是可行的,且算法简单.