基于多区间参数修正的角速率姿态算法

姿态解算是惯性导航过程中的核心环节。针对惯组输出为角速率的情况, 参考单子样姿态算法的思路, 在角速度多项式拟合过程中利用前周期的部分角速率子样信息, 通过对多个不同拟合区间的角速度多项式积分来提取并修正对应采样周期的角增量信息, 进而利用角速率信息和多次修正后的角增量信息构造圆锥误差补偿结构。仿真结果表明, 新算法不仅可以提高姿态的解算频率, 且在一定圆锥频率范围内, 相较于传统算法的计算精度提高2~3个数量级。     

三维局部多层快速多极子算法

为了进一步加速多层快速多极子算法求解电大尺寸目标电磁散射,提出了一种基于局部耦合技术计算矩阵矢量相乘的多层快速多极子方法。通过在迭代过程中设置与迭代误差相关的最初层,每次迭代仅仅需要考虑局部的耦合区域。该方法在保证合理计算精度的同时大大降低了迭代过程中矩阵矢量相乘的计算复杂度,提高了多层快速多极子方法计算效率。数值结果说明了所提方法的有效性。     

基于进化粒子滤波的数据域直接跟踪方法

传统目标跟踪算法首先通过采样信号估计时延或多普勒等参数,然后利用这些参数构成的跟踪方程获得目标运动轨迹,这种两步跟踪模式存在位置信息损失、误差累积等问题,跟踪精度仍有待提高。针对此问题,提出一种利用数据域采样信号,基于时延和多普勒信息的直接跟踪算法。该算法利用多个观测站的接收信号,首先建立一个基于连续时间和多普勒信息的直接跟踪模型;然后基于进化粒子滤波算法,对所提跟踪模型进行迭代求解,提高算法计算效率,实现对运动目标的快速高精度跟踪;最后,针对所提模型,推导了目标直接跟踪的克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)递归求解方法,给出了算法的跟踪误差下限。仿真实验表明,与现有跟踪算法相比,所提算法跟踪精度更高,收敛速度更快,尤其在低信噪比条件下更能逼近CRLB。     

机载雷达三维空时降维自适应处理

基于机载雷达空时三维自适应处理,提出了一种空时可分离的降维自适应算法。该算法首先利用三个低维（俯仰、方位和时域）权矢量的直积近似表示最优权矢量，然后基于循环迭代的思想依次固定其中两个权矢量，并由此构造相应的降维变换矩阵,在低维空间上优化另一个权矢量。理论分析和实验仿真结果表明，所提算法能有效降低系统计算量和对训练样本的需求，在小样本情况下具有较好的杂波抑制性能和较强的误差稳健性。     

舱内动环境对捷联惯导外杆臂误差补偿影响机理分析

分析飞行器舱内复杂动环境对捷联惯导的影响是提高惯性导航精度的技术难题之一。在仅考虑横向振动和线性系统的假设前提下,将舱内捷联惯导等效为简支欧拉梁和阻尼弹簧振子混合系统,给出了舱内动环境条件下的动力学微分方程并求解其响应,得出作为确定性矢量处理的外杆臂随混合系统响应出现随机变化是造成捷联惯导加速度计外杆臂误差补偿不完全的重要原因,结合外杆臂误差的计算方法,推导了其随机变量的数字特征和动环境下误差表达式。在此基础上,通过仿真飞行计算,分析了外杆臂误差补偿不完全对导航迭代解算的影响。     

基于加速度补偿的惯性行人导航非零速区间姿态估计CKF算法

姿态估计是导航解算的基础，在基于足绑式惯性测量单元的行人导航系统中，由于足部运动加速度变化频繁且剧烈，使得常见的姿态融合算法精度下降。为了减小运动加速度对姿态解算的影响，通过数据分析定义了可以进行加速度补偿的拟合区间，在零速检测的基础上给出了拟合区间的判定方法，提出了对加速度计的输出进行一阶拟合补偿的方案，并设计了能完成后续行人导航姿态估计任务的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法，在非拟合区间则采用三子样旋转矢量法进行姿态更新。在数值仿真中，将所提算法与纯三子样旋转矢量法进行了对比分析，对算法精度进行了测试，在行人导航试验中验证了算法的有效性。试验结果表明，在行走过程中及出现较大运动加速度的情况下，加入加速度补偿的CKF姿态估计精度平均提高了35.3%。在矩形闭合路径试验中，起终点水平误差降低了56.3%,起终点高度误差降低了20.3%。     

捷联惯导算法中螺旋理论的应用

算法定义了推力速度坐标系、重力速度坐标系、位置坐标系,以螺旋理论为数学工具,提出了一种新的捷联惯导算法。算法利用螺旋矢量描述空间中的旋转和平移,推导出对偶四元数表示的导航运动学方程,同时对载体的姿态、速度进行更新。设计的螺旋补偿算法包括了传统的圆锥补偿和划船补偿,有效地减小了刚体转动的不可交换性误差。仿真结果表明:在高动态环境中,采用高精度的惯性传感器时,新算法的性能优于传统算法。     

船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用

针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter, AIPF)算法并应用于船舶全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统。首先通过粒子滤波自身迭代进行其重要性密度函数的更新。其次,采用自适应退火参数的模拟退火算法,使当前量测量能够快速进入到采样过程,进而大大提高了采样效率。最后,进行了仿真对比计算以及实船试验,结果表明,AIPF算法不仅可以提供精度较高的导航精度,而且增强了滤波性能。     

基于子空间投影的并行交替采样系统误差估计

并行交替采样技术可以有效解决单片模数转换器(analog to digital converter ,ADC)转换速率与量化精度间的矛盾,但是多通道间的失配误差将严重降低系统性能。提出了一种基于子空间投影技术的系统误差估计方法,利用多通道时延对应的频域线性相位矢量与噪声子空间的正交特性实现增益误差以及时基误差的精确估计。该方法迭代次数少,估计精度较高,对噪声以及偏置误差稳健,并且可以同时完成信号重构。仿真数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

盲频移滤波器信号提取的改进算法

利用循环平稳特性可以进行信号提取,频移滤波器对循环频率误差较为敏感。分析了循环频率误差导致频移滤波器恶化的原因,针对存在循环频率误差时频移滤过波器性能急剧下降的缺点,采用遗忘因子法对频移滤波器进行改善。理论分析表明,引入遗忘因子可以消除采样有限时间窗谱函数的零点,从而大大降低了频移滤波器对循环频率误差的敏感性。该算法无需对循环频率进行估计,计算量小、易于实现,仿真实验证明了该算法是有效的和可行的。     

递归的稳健LCMV波束形成算法

提出了一种针对指向误差、阵元位置误差或阵元相位误差的递归的稳健波束形成方法。该方法基于导向矢量展开算法,在采用线性约束LMS算法递归搜索最优权矢量的同时,搜索真实的期望信号导向矢量。导向矢量的计算采用基于梯度搜索的最优化算法。该方法避免了常规LCMV算法的矩阵求逆运算,所需运算量小。对存在几种特定误差情况的计算机仿真结果表明,该方法稳态性能优越,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

多目标进化计算收敛到Pareto最优解集的证明

多目标优化方法经历了一个从确定性搜索算法到随机搜索算法的过程 ,本质上仍是单目标优化的目标组合方法到真正意义上的向量优化方法的过程 ,至今仍在不断地发展中 ,但仍有大量未解决的问题。对多目标进化计算的研究是近年来求解多目标优化问题的重点 ,但目前仍未能证明多目标进化计算的收敛性 ,同时 ,单目标进化计算的收敛性结论不一定能推广到多目标的情况。对该问题进行了探讨 ,提出并证明了三个定理 ,并且算例说明了该理论的正确性。     

一种消除变换编码方块效应的频域补偿技术

针对图像变换编码中重建图像的方块效应 ,提出了一种自适应的频域补偿技术。补偿算法不需要迭代过程 ,一次就能达到最优解 ,消除方块效应与保存图像高频信息的效果都很好 ,并且运算量很小 ,非常适于各种需要满足实时性条件的应用环境。     

一种基于变结构控制的鲁棒制导算法设计

针对平面拦截问题，选择导弹和目标之间的相对速度矢量与导弹-目标视线之间的夹角(称为相对航向误差角)作为将要被控制到零的输出。将与目标运动的加速度和速度方位信息有关的量视为干扰量，基于变结构控制理论设计了一种鲁棒制导算法。该制导算法不需要得到目标精确的加速度和速度方位信息，因而更便于工程实现。仿真结果表明，该制导算法对目标的机动具有强的鲁棒性。     

Support vector classification algorithm based on variable parameter linear programming

To solve the problems of SVM in dealing with large sample size and asymmetric distributed samples, a support vector classification algorithm based on variable parameter linear programming is proposed. In the proposed algorithm, linear programming is employed to solve the optimization problem of classification to decrease the computation time and to reduce its complexity when compared with the original model. The adjusted punishment parameter greatly reduced the classification error resulting from asymmetric distributed samples and the detailed procedure of the proposed algorithm is given. An experiment is conducted to verify whether the proposed algorithm is suitable for asymmetric distributed samples.     

红外玫瑰扫描DSP实时亚成像的优化实现

红外玫瑰线扫描的高像素精度转换是亚图像大概率识别跟踪的基础。从易于DSP实时实现的角度 ,提出了一种快速收敛的数字锁相优化迭代技术 ,实施高精度的亚成像。对不同成像算法的性能比较表明 ,锁相优化迭代具有相位积累误差小 ,像素转换精度高 ,运算量小 ,便于实时转换等优点。对扫描同步频率扰动进行优化分配 ,能改善整机性能 ,最大限度地实施锁相。应用DSP中断服务实时处理策略 ,在C5 0系统中实现了锁相优化迭代实时转换。     

一种基于案例的多属性综合评价方法

案例推理是动态决策环境下求解不良结构问题常用的方法。把基于案例的推理方法运用于多属性综合评价中,扩展了传统数学模型的求解方式,详细叙述了基于案例的属性权重,建立算法和相似性度量算法,并将该方法应用于武器装备维修性设计方案权衡分析过程中。     

一种高效的模拟退火全局优化算法

提出了一种确定模拟退火算法温度更新函数的启发式准则，构造了适当的产生随机向量的概率密度函数，应用该启发式准则导出了相应的温度更新函数。新的温度更新函数与退火时间的幂函数成反比，与优化问题的变量维数无关。     

一种MPEG2解码同步算法及其分析

讨论了MPEG2解码系统的时间模型和各种基本流的同步机理 ,详细介绍了MPEG2系统时间时钟的恢复 ,设计出具体的采用锁相环 (PLL)的时钟恢复电路 ,给出了针对节目流 (PS流 )的解码器同步算法的具体实现及其相应电路 ,针对各种失步情况 ,做出了具体的错误掩盖处理。算法及几个主要电路设计适用于各种MPEG2解码器。     

一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究

针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。