模型组转换算法在工程应用中的改进研究

在变结构多模估计当中,有一种算法称之为模型组转换算法,其可以用于跟踪运动规律较为复杂的目标。该文对此算法的模型组建立规则进行了改进,并将此算法与恒加速模型结合起来进行机动目标跟踪。仿真结果表明,改进的模型组建立规则有效的避免了滤波的发散,对其应用于目标跟踪起到了积极的推进作用。

基于人工表面等离子体激元的毫米波高扫描率四波束漏波天线

为灵活控制波束以增强多目标探测和跟踪功能,研制了基于人工表面等离子体激元(SSPP)的毫米波四波束高扫描率漏波天线(LWA)。根据正弦电抗调制叠加理论,对基片集成波导(SIW)槽缝形成的SSPP结构进行多周期性叠加调控,实现四波束扫描LWA。为改善天线的法向辐射性能,在SIW下表面周期性开槽,消除LWA的阻带效应。对设计的LWA进行加工和测试,结果表明在29 GHz~30.2 GHz的频带内,该天线的四个波束能从-52°连续扫描到+22°,扫描率达到18°/%BW,节约了频谱资源,并提高了多目标探测效率。

基于高阶卡尔曼滤波的激光捷联惯导系统级标定方法

随着激光捷联惯导系统的不断发展,系统对于误差标定的精度要求也在不断提高。在现有系统级标定算法的基础上,全面考虑了惯性器件零偏、安装误差角、标度因数误差、加速度计二次项、内杆臂等误差,并在计算速度和位置误差观测量时考虑了外杆臂误差,提高了激光捷联惯导系统误差模型的准确性,并基于此设计了一种基于高阶卡尔曼滤波算法的系统级标定方法。通过实验验证表明,与分立式标定方法相比,所提出的系统级标定方法具有更高的标定精度,能够满足高精度激光捷联惯导系统的标定需求。

可能模型集算法在机动目标跟踪中的应用

介绍了用于机动目标跟踪的变结构多模(VSMM)估计中可能模型集(LMS)算法。阐明了该算法通过剔除不可能模型,保留一般模型,激活与重要模型相邻的模型实现模型集的自适应原理,并给出了其实现步骤。采用LMS算法对恒加速(CA)机动目标跟踪的仿真结果表明,LMS算法的滤波效果优于交互式多模型(IMM)算法,算法简单易行、计算量小,可用于跟踪运动规律较复杂的目标。

模型组转换算法在机动目标跟踪中的应用

为改进变结构多模(VSMM)估计中模型组转换(MGS)算法对运动规律较复杂目标的跟踪,提出了用于模型组激活的核心模型转移法。该法为每个模型组确定一核心模型,并利用当前时刻滤波结果中的模型概率和似然等先验与后验信息,判断模型组的激活。仿真结果表明,核心模型转移法的滤波结果平稳,为MGS算法提供了一种简单易行且全面利用系统信息的模型组激活方法。

WGS84、北京54、高斯-克吕格坐标系转换算法

根据全球定位系统(GPS)采用的WGS84坐标系、电子地图所用的北京54坐标系和指挥控制应用中的高斯-克吕格坐标系定义,研究了WGS84坐标系分别转换至北京54、高斯-克吕格坐标系的模型。由转换模型可将GPS定位信息更好地应用于系统设计。