平方根滤波在捷联寻的制导系统中的应用研究

针对滚转迫弹,设计了基于数字平台的捷联寻的制导系统.应用等效转动矢量法解算弹体坐标系和惯性坐标系之间的姿态转换矩阵,消除了不可交换误差;利用捷联寻的导引头给出的量测信息,设计了捷联寻的制导系统的H∞平方根滤波器,估计出弹目相对运动等信息,用于迫弹的最优比例制导,导引迫弹飞向目标;基于H∞滚转迫弹非线性气动力模型的仿真结果表明,所设计的基于平方根滤波的捷联寻的制导系统能有效地对付机动目标.     

H∞滤波和旋转矢量在捷联惯导系统 初始对准中的应用

在捷联惯导的初始对准过程中,为提高系统方位角的收敛速度,采用了旋转矢量算法,同时应用鲁棒H∞滤波技术,避免由于模型和噪声统计特性的不确定性造成的系统发散. 对实际激光捷联惯导系统数据进行处理后结果表明,与传统的欧拉角方法相比,采用旋转矢量法能有效缩短对准时间.     

滚转弹体制下寻的制导系统研究

目的 将寻的制导应用于自旋的反坦克导弹。方法 进行可行性分析、导引头回路分析、自动驾驶仪优化设计等工作,提出一种新的目标函数选取方法,并研究对滚转导弹进行控制的具体实现方法。结果 把以上分析和设计应用于某型滚转反坦克导弹上,仿真结果表明设计满足预期的技术要求。结论 寻的制导可以应用在滚转反坦克导弹上。     

平方根滤波在地形辅助导航中的应用

结合地形辅助导航的特点,给出了一个快速的平方根矩阵分解公式,应用该公式的平方根滤波地形辅助导航系统,不仅可避免由计算机截尾误差的积累和传播使滤波协方差矩阵失去正定性而导致的滤波发散,而且还避免了通常对角化平方根分解中不可缺少的求左阵特征根和特征向量,以及特征向量的正交化、单位化等繁琐的计算过程。     

平方根滤波在地形辅助导航中的应用

结合地形辅助导航的特点 ,给出了一个快速的平方根矩阵分解公式 ,应用该公式的平方根滤波地形辅助导航系统 ,不仅可避免由计算机截尾误差的积累和传播使滤波协方差矩阵失去正定性而导致的滤波发散 ,而且还避免了通常对角化平方根分解中不可缺少的求矩阵特征根和特征向量 ,以及特征向量的正交化、单位化等繁琐的计算过程     

拦截器制导系统敏感装置捷联布局设计研究

针对在大过载直接侧向脉冲力作用下,动能拦截器捷联寻的器和捷联惯组在各自安装位置处所敏感到的、由弹性振动所导致的转角及其不一致性,耦合入制导系统后,会对拦截器高精确制导性能产生不良影响,并可能造成拦截任务失败。分析了制导系统敏感装置所敏感到的弹性振动信号对制导指令误差的影响。对捷联寻的器与捷联惯组的四种典型捷联布局形式进行了探讨。基于结构动力学观点,研究了捷联布局形式、敏感装置捷联刚度这两个设计要素对两敏感装置转角及转角差的影响;得出了弹体弹性振动条件下两设计要素对捷联敏感装置转角响应影响的特点。     

基于H∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点，提出将前向神经网络应用于该误差模型，并采用线性H∞鲁棒滤波算法在线调整网络权值，得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络．仿真结果表明，在存在模型误差或噪声不确定情况时，该网络不仅具有较好的鲁棒性能，而且能使误差在很短的时间内收敛，提高了系统的实时性，而对准精度与采用推广卡尔曼滤波器的精度相当．     

激光捷联惯性导航中不可交换性误差补偿算法研究

针对激光捷联惯性导航系统姿态和速度算法中所引入的不可交换性误差进行了原理上的分析，重点分析了速度计算过程中不可交换性误差产生的原因．从工程化应用观点出发，提出利用等效转动矢量的单子样算法消除不可交换性误差，并且推导出了相应的姿态和速度的误差补偿算法．实际跑车实验结果表明，误差补偿后的系统定位误差下降为原来的二分之一，表明激光捷联惯性导航系统误差补偿算法的设计思路是可行的，设计的系统性能能够达到预定的要求．     

神经网络在捷联式寻北仪中的应用研究

介绍扫联式寻北仪的工作原理,研究当车体受到随机干扰时如何提高寻北仪的寻北精度问题,神经网络对非线性曲线具有较好的曲线拟合能力,用神经网络模拟寻北仪输出信号,用神经网络和低通滤波器相结合的组合滤波器对寻北仪输出数据进行处理,当系统受到冲击干扰时,用神经网络的输出代替实际传感器的输出,通过对实际的带有干扰的信号滤波结果表明,该组合滤波器能较好地抑制随机干扰对寻北结果的影响。     

R-T-S平滑算法在捷联惯性异航系统初始对准精度事后评估中的应用

捷联惯性导航系统(SINS)通常采用Kalman滤波实现初始对准．由于R-T-S最优固定区间平滑算法的精度比Kalman滤波高，采用R-T-S最优平滑算法通过事后处理SINS对准数据来计算SINS的失准角，作为参考失准角，对SINS初始对准的精度进行事后评估．以船用SINS为例进行了仿真．结果表明，R-T-S最优平滑算法的精度比Kalman滤波精度高，从而说明利用R-T-S平滑算法对SINS初始对准精度进行事后评估是可行的．     

高动态捷联姿态测量的改进型圆锥误差补偿算法研究

高动态条件下,传统圆锥补偿算法存在不可交换性误差。为抑制圆锥误差,提出了基于角速率输出的等效旋转矢量三子样二次迭代优化算法;并采用修正型罗德里格斯参数进行更新,推导了相应的圆锥补偿算法方程和表达式。在不同圆锥运动频率下和不同更新频率下,仿真验证得出了改进算法在精度和稳定性方面均较四元数法、三子样算法均有提高。实测结果表明,改进算法受圆锥半角、圆锥运动频率的影响较小,在高动态条件下较传统算法性能更优。     

基于H∞滤波的无源北斗/INS对准技术研究

无源北斗/惯导（INS）组合导航系统中,INS噪声特性和模型存在不确定性,不能很好的满足Kalman滤波对系统的要求,造成滤波系统对误差状态估计不准,影响了对准精度。本文研究了对系统噪声和模型等不确定性具有较强鲁棒性的H∞滤波算法,建立了无源北斗/INS组合对准误差模型,并分别采用H∞滤波、常规卡尔曼滤波和衰减记忆滤波进行了比较仿真。结果表明,采用H∞滤波可以进一步保证对准的快速性和对准精度,在实际应用中有较高参考价值。     

基于H_∞滤波的船用无源北斗/INS对准技术研究

无源北斗/惯导(INS)组合导航系统中,INS噪声特性和模型存在不确定性,不能很好地满足Kalman滤波对系统的要求,造成滤波系统对误差状态估计不准,影响了对准精度。研究了对系统噪声和模型等不确定性具有较强鲁棒性的H∞滤波算法,建立了无源北斗/INS组合对准误差模型,并分别采用H∞滤波、常规卡尔曼滤波和衰减记忆滤波进行了比较仿真。结果表明,采用H∞滤波可以进一步保证对准的快速性和对准精度,在实际应用中有较高参考价值。     

抗野值自适应Kalman滤波及其在陀螺信号处理中的应用

针对陀螺漂移信号中野值的不良影响，从简化的自适应Kalman滤波算法出发，设计了抗野值的自适应Kalman滤波方法．通过在某型号高精度寻北仪上的试验验证，用该方法处理后所得方差为9．0809”，而常规Kalman算法所得方差为17．6919”，计算结果有所提高．试验证明，采用该方法不仅能够有效提高寻北仪的寻北精度，而且对系统的量测噪声不敏感。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真.仿真结果表明,在GPS/INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散.     

遗传算法在捷联惯导初始对准中的应用研究

本文分析了捷联惯性导航系统（SINS）进行初始对准的基本原理,简要介绍了遗传算示的搜索过程,并将其用于SINS的初始对准之中。根据初始对准的本质构建了GA的适应度函数,确定了遗传算子,基于惯性器件的量测值对这一过程进行了计算机仿真。仿真结果表明,将GA用于SINS的初始对准,精度与常规方法相仿,但由于GA的并行性和简单性,使得对准时间大大减少,具有很大的优越性。     

粒子滤波算法在评标中的应用

针对现行评标方法中层次分析法易受主观意见影响以及模糊综合评价法隶属函数的选取带有主观随意性的不足,提出了一种基于粒子滤波算法的评标方法。该方法依据粒子滤波思想,选取最优值作为高斯抽样变量,进行粒子滤波迭代,求取某指标下某单位的中标概率密度,解决了其他方法在评定各指标时无法客观准确反映各投标单位真实差距的缺陷,使评标在合理性、公平性等方面都得到了改进。通过对同一投标案例的计算分析,说明了粒子滤波算法的有效性,同时该算法也可以推广到其他类似的评价中。     

CORDIC算法在捷联导航系统姿态解算中的应用

在传统CORDIC算法的基础之上,通过增加迭代次数,对迭代参数进行优化筛选,提高了运算精度,通过在Altera公司NiosⅡ处理器中增加自定义指令的方式完成了硬件实现.最终将其运用到了捷联导航捷联姿态解算算法中,使解算结构得到简化,速度得到提升.     

自适应联合H∞滤波器及其在组合导航系统中的应用

研究了联合H∞滤波模型融合信息在各子滤波器中的分配原则,利用改进的Elman网络设计了信息分配系数自适应调节算法,给出了引用此算法的自适应联合H∞滤波器模型,并且给出了该模型的详细算法．MIMU／GPS／HMR组合导航系统的仿真结果表明,应用本文提出的自适应联合H∞滤波器实现了融合信息在各局部滤波器和主滤波器的自适应分配,提高了系统状态估计精度和滤波器解算速度．     

矢量中值滤波在林业TM影像处理中的应用

介绍了改进的矢量中值滤波法算法,并使用该算法对广东省九曲水林场TM图像数据进行滤波消噪处理O 以图像基本统计信息、典型地类分类精度和平滑指数FI为评价指标将矢量中值滤泼的处理结果与传统的滤波算法(均值滤泼、中值滤泼、统计滤泼、自适应滤波和高斯滤波)进行了对比分O析结果表明,对林区TM图像而言,矢量中值滤波器具有出色的平滑去噪能力,并且保持了很好的分类精度,可以替代传统的滤波方O 法。