量测转换卡尔曼滤波在塔康导航中的应用

塔康导航系统是一种无线电测角测距系统,结合高程数据可以确定目标的三维位置。由于塔康导航的量测误差较大,导致其对目标位置的估计精度不高。为解决此问题,用基于量测转换的滤波跟踪技术实现非线性量测下的状态估计。针对塔康导航系统量测值的特点,首先在斜距值与高度所在平面内推导出量测转换的误差统计特性,并将其推广到三维空间,进而推导出塔康导航系统中的量测转换模型。基于所推导模型的卡尔曼滤波器用于塔康导航系统中的目标跟踪,取得良好的效果。与经典滤波算法的性能对比表明,由于严格基于量测值推导量测转换误差的统计特性,算法在滤波误差、置信度和计算量上优于其他算法,可在不同量测噪声水平下稳健滤波,有较好的全面性和鲁棒性。

基于SVM的多变量函数回归分析研究(英文)

研究了通过自动调整回归因子多项参数方式提高基于SVM函数回归性能的问题。通过使用梯度下降法和遗传算法最小化SVM的归一化误差估计值来实现SVM函数回归性能的提高。大量的试验结果验证了所提出方法的性能。