基于视线角序列的视线角速率样条滤波

依据拦截器与目标间的相对位置、速度关系,提出了基于视线角序列的视线角速率自适应样条滤波算法。该算法利用样条函数表示相对距离矢量,提出并结合“导引头球面”模型,建立了系统状态方程;在只给出视线角序列信息的情况下,对状态估计误差和观测误差进行了补偿,实现了自适应样条滤波算法,获得了有效的视线角速率信息。     

B样条插值曲线的快速算法

６０年代以来，样条函数特别是Ｂ样条函数的理论有了很大发展，已经成为计算机辅助几何设计（ＣＡＧＤ）工作中的主要数学工具。在利用Ｂ样条函数构造插值曲线时，往往需要求解高阶线性方程组，给计算带来了一定困难。本文针对这一问题提出了一种快速算法，避免了对方程组的直接求解，从而简化了Ｂ样条插值曲线的计算。     

样条权函数神经网络的一种新型算法

针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法(反向误差传播算法“BP”或径向基函数算法“RBF”)的常数。通过求解两组线性方程组,就可以确定具体三次样条权函数形式。不存在传统梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。仿真实验说明此算法比传统算法(如BP、RBF)精度高、速度快。     

RBF网络及其在数值计算中的应用

由经典的函数逼近理论衍生的很多数值算法有共同的缺点：计算量大、适应性差，对模型和数据要求高，在实际应用中受到限制。神经网络可以被用来计算复杂输入与输出结果之间的关系，具有很强的函数逼近功能。文章阐述如何利用RBFNN进行函数逼近、求解非线性方程组以及散乱数据插值，结合MATLAB神经网络工具箱给出了数值实例，并与BP网络等方法进行了比较。应用结果表明RBFNN是数值计算的一个有力工具，与传统方法比较具有编程简单、实用的特点。     

惯性信息辅助的高动态弱GPS信号快速捕获

通过分析高动态弱GPS信号对捕获的影响,提出了一种惯性信息辅助的快速捕获算法。该算法利用惯性系统的速度估算GPS载波信号的多普勒频移,减小频率搜索范围。同时,通过改进基于快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）的相干-非相干积分捕获策略,克服了导航数据位边沿和多普勒速率引起的能量扩散,提高了捕获的灵敏度和速度。最后,对高动态弱GPS信号捕获进行了仿真验证,结果表明该算法仅用300 ms的输入数据就可以有效捕获载噪比为24dB-Hz的GPS信号。     

基于黄金分割法的加速MARS研究

多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)是一种专门针对高维数据拟合的回归方法。该方法以样条函数的张量积作为基函数,以样本数据坐标作为可选的节点矢量值,算法过程以失拟度(Lack of fit,LOF)最小为目标优化选择基函数和节点矢量。提出了基于黄金分割的加速MARS算法,引入一维黄金分割搜索算法及计算子区间概念,以提高算法节点矢量和基函数的优化选择效率。最后,四个典型的测试算例验证了所提出的方法在保证模型近似精度的前提下可大幅节省模型构造时间。     

基于卡尔曼滤波的CDMA/GPS数据融合算法分析

针对无线定位技术的广泛应用,提出了一种改进的GPS/CDMA数据融合算法。该算法利用卡尔曼滤波实现了CDMA蜂窝网系统和GPS定位数据融合,提出高移动目标的事实上的位精度。借助移动目标的运动矢量模型、CDMA定位误差模型、GPS定位误差模型建立了CDMA和GPS定位状态方程,给出了数据融合的数学模型和融合算法。重点研究了利用卡尔曼滤波实现定位数据的融合。算法分别对GPS定位参数和CDMA定位参数进行滤波处理,然后对滤波后的数据融合。通过仿真表明滤波后两者定位精度都有大幅度的提高,数据融合后定位精度得到进一步的提高。     

一种GPS信号载噪比估计的新算法

GPS信号的载噪比是影响GPS信号搜索、跟踪以及定位解算的一个重要技术参数.利用GPS信号功率远低于噪声功率的特性以及跟踪环路输出的数据的特点,提出了一种新的GPS载噪比估计算法SMM,然后结合实验结果,在算法准确性和稳定性方面,对SMM算法和其他两种GPS载噪比估计算法VSM和PRM做了对比分析.实验结果表明,该算法稳定性好,准确性介于VSM和PRM之间,实现简单,数据适应性强,可在工程应用中采用.     

基于层次B样条的三维变形

针对三维空间中物体的变形问题,描述了一种基于层次B样条的变形算法。该算法利用了多层次B样条技术,与其它方法相比,这种方法可以得到C2连续的变形函数并且在处理表面复杂的物体时会有更高的效率。将已有的MBA(多层次B样条算法)技术从双变量的情况扩展到三个变量的情形,然后在这一技术的基础之上,提出了最终的3D物体变形算法。最后用实例证明了该算法的可行性与有效性。     

渔网的动态仿真及可视化研究

为提高渔船操作模拟器视景系统的可视化效果,提出并实现了一种基于物理模型的三次B样条插值曲线绘制渔网和手纲的方法;考虑到可视化系统的实时性,通过简化网具系统的几何模型,构造三次B样条插值曲面实现了基于物理模型的B样条插值曲面的渔网可视化;根据视点距渔网的远近分别调用B样条插值曲线和B样条插值曲面方法进行渔网建模,从而既提高了系统的实时性,又保证了绘制渔网的逼真度。     

高动态GPS载波跟踪算法研究

为了寻求更好的高动态GPS载波跟踪解决方案,设计了适于高动态环境的基于参数估计的载波跟踪环路,分析了高动态GPS载波跟踪系统模型,比较了EKF、UKF和PF三种滤波算法的参数估计性能。在此基础上,完成了基于EKF、UKF和PF的载波跟踪环路的设计,并以JPL提出的高动态模型为例进行仿真验证。仿真结果表明,虽然这三种算法均能实现对高动态信号的精确跟踪,但总体而言,基于PF的载波跟踪环路具有更好的动态适应能力。另外,鉴于高动态GPS接收机应用场合的特殊性,又对PF滤波算法在非线性、非高斯GPS载波系统的假设下进行了仿真验证,结果显示了应用粒子滤波算法解决非高斯噪声干扰载波跟踪问题的可行性。     

一种动态整周模糊值求解算法及其仿真分析

针对GPS应用中的动态整周模糊值求解问题,结合Z变换减少模糊值参数的强相关性和FASF(快速模糊值搜索滤波器)算法递归确定模糊值搜索空间的优点,提出了基于Z变换增强FASF的整周模糊值求解算法,并给出了计算机实验结果。仿真结果表明,相对于传统的模糊值解算算法,该算法能显著降低整周模糊值解算所需要的历元数目,提高整周模糊值解算的效率和实时性,对GPS实时高动态定位和GPS实时姿态测量的工程应用及理论研究具有参考价值。     

飞行器动力学信息辅助MEMS惯导系统

使用微机械电子(micro electro mechanical systems, MEMS)惯导系统(inertial navigation system,INS)的飞行器由于其MEMS惯性器件测量精度低,致使导航误差快速发散。针对该问题,提出了一种利用飞行器动力学(aircraft dynamics, AD)信息辅助MEMS惯导解算的方法。〖JP2〗它基于AD建立的飞行器运动模型和运动误差模型,利用实时解算的飞行器运动状态构建卡尔曼滤波器对MEMS惯导误差进行估计和修正。在此基础上,进一步考虑了INS/全球定位系统(global positioning system,GPS)组合导航时该方法的改进算法,提出了一种利用GPS定位信息和预测滤波器对飞行器动力学模型误差估计的方法。最后的半实物仿真实验结果表明,飞行器动力学信息辅助滤波器可以有效地减小系统误差,提高 MEMS惯导系统输出精度。     

基于“当前”统计模型的高动态GPS信号跟踪算法

提出了一种新的高动态GPS信号跟踪算法,基于＂当前＂统计模型对载波瞬时相位过程、瞬时频率及瞬时频率变化率过程进行建模;在此基础上,结合系统状态方程为线性而量测方程为非线性的特性,采用简化UKF算法对信号参数进行估计,同时采用EKF和标准UKF滤波算法在同等条件下对信号参数进行估计比对。仿真结果表明对信号参数所建模型能真实反映信号的过程,验证了所建模型的正确性的;简化UKF参数估计结果不仅精度与标准UKF相当且具有较高的运算效率,能更好满足高动态下的实时性需求。

Abstract：

A new high dynamic GPS signal tracking algorithm was proposed.Based on current statistical model,a new model for the GPS signal transitional process was established.Since the system involved a linear state equation and a nonlinear measurement equation,a simple Unscented Kalman Filter （UKF） algorithm was applied to estimation the signal parameters.For comparison purpose,an Extended Kalman Filter （EKF） algorithm and a standard UKF algorithm were also applied to the system to illustrate the effectiveness of the proposed filtering algorithm.Simulation results show that the new model can precisely represent the real signal process,and the simple UKF algorithm achieves high precision comparable to standard UKF with higher operation efficiency.Therefore,the new model and the proposed algorithm can satisfy real time requirement in high dynamic environment.     

基于UKF的高动态GPS信号参数估计研究

为了更好地适应高动态环境给GPS信号接收模型带来的非线性特性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称为UKF)技术的高动态GPS信号参数估计方法。在分析高动态GPS载波相位模型和UKF原理的基础上,设计了高动态UKF估计器,对高动态GPS信号的相位、多普勒频率、频率变化率和频率二阶导数等参数进行了估计。通过仿真分析了该估计器的估计性能,仿真结果表明该方法在高动态环境中可以很好地跟踪GPS接收机动态信号。     

基于多观测量的舰载惯导传递对准精度评估方法

针对传递对准精度评估采用差分GPS作为基准量存在对载体机动特性要求高的问题,以舰载惯导传递对准精度评估为研究对象,引入差分GPS速度、位置和舰载主惯导姿态为参考信息;以捷联惯导系统误差方程为基础,推导了状态方程和量测方程;设计了基于固定点的卡尔曼平滑算法;考虑不同主惯导姿态误差条件情况,与传统的传递对准精度评估方法的评估效果进行了比对仿真分析,给出了分析结论。仿真结果表明,基于多观测量的精度评估方法仅通过舰船的摇摆运动,能实现对舰载惯导姿态误差的有效估计。     

基于IMM的高动态GPS接收机载波跟踪算法

利用交互式多模型的带宽自适应调整特性实现了高动态与静态环境下通用的GPS信号载波跟踪算法。仿真结果表明,该算法在保证满足高动态GPS信号载波跟踪要求的前提下,降低了静态时的频率跟踪误差,避免了不同动态环境下多个载波跟踪算法及切换方案的设计。     

紧耦合GPS/INS组合导航技术仿真研究

提出了一种改进的惯性导航系统(inertial navigation system, INS)辅助GPS载波跟踪算法,设计了一种基于伪距/伪距率组合的信息融合算法,并对相应的算法进行了仿真验证。仿真结果表明：在紧耦合GPS/INS组合导航系统中,惯导对GPS跟踪环路的辅助,可以保证接收机环路滤波器在窄带宽下仍能正常工作;基于伪距/伪距率的GPS/INS信息融合方法,使组合导航系统在GPS接收机接收的卫星少于4颗的时候仍能有效地利用GPS导航信息,同时利用组合滤波器的输出对INS系统的误差进行修正,提高了整个组合导航系统的导航精度。     

在高度保持模式下提高GPS定位精度的方法

由于受美国政府的SA政策、星历误差、卫星钟差、电离层效应、对流层效应等因素的影响，GPS的绝对定位精度约为100m，仅能满足运动物体一般的导航需要。为了提高GPS的绝对定位精度，在不依赖于其它导航系统的辅助或采用定位差分方法的前提下，引入了高度保持模式，并在此约束条件下应用总体最小二乘法，通过理论分析和实验计算验证了这一方法的有效性。结果表明此算法可以较大地改善GPS的绝对定位精度。