弹道再入目标轨迹跟踪中非线性滤波算法研究

弹道再入目标轨迹跟踪是一个重要的非线性滤波应用问题。论文将常见的非线性滤波器分类为基于点的滤波器和基于密度的滤波器,对比分析了各类算法的基础理论原理,仿真实验得出在高斯噪声条件下,EKF要优于UKF和PF,在闪烁噪声条件下PF要优于EKF和UKF的结论。     

海洋船舶的轨迹估计算法

基于用于相同目的的线性位置模型的测量,提出一个基于曲线运动模型的机动海洋船只模型。假定系统状态和测量模型的噪声都是高斯白噪声,提出将扩展卡尔曼滤波器用于估计位置、速度和加速度的自适应滤波器算法,用于预测机动的海洋船舶轨迹。最后,提出的模型被实施,并成功地进行了船舶操纵轨迹预测。     

船舶导航轨迹识别中智能算法研究

以船舶导航作为研究对象,对船舶导航航行轨迹识别方法进行研究,给出一种智能航迹识别算法。在该算法中,首先通过聚类算法进行航迹图谱的挖掘,得到历史航迹图谱,然后根据航迹图谱,利用卡尔曼滤波方法对航迹异常行为进行识别与预测。实验结果表明,本文给出的船舶导航轨迹智能识别方法具有较好的识别效果。     

利用卡尔曼滤波预测船舶航行轨迹异常行为

随着计算机控制技术的飞速发展,在船舶的航行预测和控制领域,人们相继开发出了各种智能化的预测算法,从而保证了船舶航行的安全。在船舶的行为预测和控制中,需要大量的传感器对船舶的姿态信息、设备状态信息和通信导航设备信号进行采集,因此本文着重研究了信号的滤波算法。本文提出了基于卡尔曼滤波算法的船舶航迹跟踪技术,并针对船舶的航行特点,建立了适当的运动模型和状态方程,最后通过仿真实验,对扩展卡尔曼算法的目标跟踪性能进行验证。     

卫星导航系统的船舶航行轨迹智能跟踪方法

针对当前船舶航行轨迹跟踪误差大的问题,为了提高船舶航行轨迹跟踪的精度,提出基于卫星导航系统的船舶航行轨迹智能跟踪方法。首先采用卫星导航系统对船舶航行相关信息进行采集,然后采用高斯混合模型对船舶航行轨迹进行检测和智能跟踪,最后其他的船舶航行轨迹跟踪方法进行对比测试。结果表明,在相同实验环境下,本文方法的船舶航行轨迹跟踪误差远远小于对比方法,船舶航行轨迹跟踪实时性能也得到较大的改善,解决船舶航行轨迹跟踪过程存在一些难题,具有更广泛实际应用范围。     

基于GRNN算法的船舶轨迹分析方法

由国际海事组织(IMO)、国际电信联盟(ITO)、国际电工委员会(IEC)等组织牵头研发的以现代通信技术、电子信息技术等为核心的船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)几乎安装在所有在籍的船舶上,AIS数据在船舶的定位、动态轨迹上有着重要的作用。针对现有用于AIS数据轨迹插值的方法存在平滑性能较差、精度无法统一等缺点,基于GRNN神经网络的非线性映射能力及学习速度极高的优势,提出一种用于AIS数据插值的L-GRNN算法。仿真研究和实船数据验证表明,该方法的精度、平滑性能较好,与传统的AIS数据插值方法相比,同时具备精度、平滑性能,具有良好的工程适用价值。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的港口智能无人内集卡状态估计研究

为了保证港口智能无人内集卡行驶安全和作业效率,使用Trucksim软件模拟货车的运行条件,同时采用Simulink软件建立魔术轮胎模型并设计扩展卡尔曼滤波算法,对智能无人内集卡的纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角进行估计。在典型工况下对比实际输出参数与估计参数,结果验证了算法的准确性与实时性,可为智能无人内集卡行驶状态参数估计研究提供技术指导。     

基于M估计的多UUV协同定位算法

为解决多水下无人航行器(UUV)协同定位系统因水声环境复杂,水声距离观测信息受异常噪声干扰,导致采多UUV协同定位效果变差的问题,本文将M估计算法应用于UUV协同定位中,提出一种基于M估计多UUV协同定位算法。半实物仿真试验结果表明,相较于传统基于扩展卡尔曼滤波算法,所提算法可将定位精度提升30%左右。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。     

潜航器轨迹跟踪与航向预测算法

海况条件较差时,基于水下单点GPS定位系统的潜航器实时定位有较大测量误差,不利于潜航器的轨迹跟踪与航向预测。针对误差服从高斯分布的水下单点GPS定位系统,提出基于改进型扩展卡尔曼滤波算法的GPS跟踪方法和基于回归分析算法的航向预测方法。通过测试与仿真,对定位设备采集到的数据进行对比分析,试验结果表明,上述算法显著提高了轨迹测量精度与航向跟踪能力,准确绘制出了潜航器的实时航行轨迹与航向预测线,可应用于潜航器的轨迹跟踪项目中。     

舰载火箭弹弹道重构与模型验证

为了验证火箭弹系统六自由度仿真模型的可信性,建立用于弹道重构的系统状态模型和基于GPS观测数据的量测模型,运用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和TIC不等式系数法,探讨仿真模型静、动态性能的验证方法。以某型舰载火箭弹系统为研究对象,通过重构火箭弹飞行状态的误差参数,对其仿真模型进行定量验证。仿真结果表明,利用弹道重构方法对六自由度弹道仿真模型进行验证是有效的。     

基于稳健估计的弹道一致性试验方法

现行弹道一致性试验方法针对试验样本容量较小,配对样本不服从正态分布的假设或者存在异常值的情况,失去了最优性。基于稳健估计理论,提出了一种弹道一致性试验新方法。采用该方法分析了以往的弹道一致性试验数据,结果表明,该试验方法具有一定的适用性和工程适用价值。     

一种弹道滤波的简化算法

针对大口径舰炮射击的弹道特性,提出了一种简化的弹道滤波方法.通过对弹道进行分段线性处理,使得状态方程和观测方程为线性形式并进行了仿真试验.仿真计算结果表明,该方法简化了模型,可以有效降低运算时间、提高计算精度且易于工程实现.     

基于"当前"统计模型的机动目标运动要素解算

在避碰过程中,舰船一般处于机动状态.因而,对机动目标运动要素解算的精度直接影响到避碰的效果.通过对多种模型的比较,选用了"当前"统计模型,"当前"统计模型相对于其他模型能够更为真实地反映目标的机动变化.仿真结果表明,此算法收敛迅速并有较高精度,其解算所得的目标运动要素能够满足舰船避碰等实用要求.     

面向自主靠泊的船舶航迹估计方法

针对无人船在靠泊过程中自身运动估计和周围环境重建的需求,提出一种基于水面区域去除的船舶航迹估计方法。分析船舶靠泊场景中水域图像的特征,提出水岸线检测方法,将该水岸线检测方法与视觉里程计(Visual Odometry,VO)方法相结合,提出一种泊位水域环境中的船舶航迹估计方法,采用实船试验进行验证。现场试验表明:该方法在自主靠泊场景中对船舶航迹进行估计是可行的,试验结果与真实数据(Real Time Kinematic,RTK)值对比表明:在忽略尺度的情况下,算法估计轨迹的精度可满足靠泊要求。     

基于SOC估算的船用锂电池组健康管理研究

船用锂电池是新能源船舶的重要设备,如何精确的估计锂电池的荷电状态以及根据船舶运行工况进行对锂电池组的健康管理是保障船舶安全经济运营的关键。通过Vmin无迹卡尔曼滤波法对船用锂电池组的荷电状态(SOC)估计,仿真验证了Vmin无迹卡尔曼滤波法在估算电池组SOC时有较高精度;同时,结合船舶运行工况研发锂电池组健康管理策略,对船用锂电池组的SOC,单体电压,电流,光伏发电功率多参数综合分析,把电池状态分为健康,亚健康,不健康三种状态。实船运行表明,该电池组健康管理能保障锂电池组工作在安全范围内,有效促进船舶的安全运行。     

近海石油平台支援船主机油耗优化模型的建立

针对近海石油平台支援船进行研究,建立了近海石油平台支援船关于风、浪、潮汐的船舶数学运动模型并计算了目标船裸船体阻力和附体阻力;根据主机功率的传递过程以及船舶有效功率的估算方法,建立船舶主机油耗优化模型;之后运用基于遗传算法的多目标优化方法对主机油耗优化模型进行计算与验证,结果表明优化后的主机油耗模型具有良好的节能效果。     

软件成本估算

成本管理是软件项目管理的主要内容之一，软件成本估算是项目成本管理的一个非常重要的部分。概述了常用的软件成本估算方法并比较了其优缺点，详细介绍了目前国际上广泛应用的由美国南加州大学软件工程研究中心提出的COCOMOⅡ成本估算模型。