轨道客车多维速度检测信息的数据融合技术

为充分发挥各种轨道客车速度检测装置在不同工况下的性能优势,针对来源于轴端速度传感器、多普勒雷达、北斗导航系统及惯性导航的多维速度检测信号,采用扩展式卡尔曼滤波算法进行数据融合,在线调整算法中各信号的参数权重,实现对轨道客车速度信息的最优估计。仿真验证结果表明,该技术能够得到真实可靠的轨道客车速度信息。     

cos20°值的有理数的有限次平方根表达式

用尺规作边数为3^2×2^n(n=0,1,...)的任意精度的正多边形，关键要找到5×2^k(k为整数和零）度中任意一角余弦的有理数的有限次平方根表达式，且与泰勒展开式等效，而当N属于非2^r(r为自然数）形偶数和2^2r 1形费尔马质数的2π/N角，这尚无规律可循，本介绍的是20°余弦的表达式及其数学意义。     

卡尔曼滤波算法在自主式水下机器人超短基线定位中的应用

近年来,海洋开发进程不断深入,水下机器人在海洋探测、海上救助等领域发挥着越来越重要的作用。基于超短基线的声波探测定位技术是采集和传递信息的最有效手段,是解决水下机器人定位精度的有效途径。本文研究基于超短基线定位的原理,分析产生定位误差的原因,利用卡尔曼滤波算法提高水下机器人的定位精度。     

基于可观测性分析的单轴激光惯导初始对准方法研究

在单轴旋转激光惯导系统中，采用奇异值分解的方法对系统进行可观测性分析，得出在初始对准过程中方位失准角的可观测度相对水平失准角较低，估计速度较慢，影响整个系统的初始对准速度。针对这一问题采用水平失准角的稳态估计值去估计方位失准角的方法。仿真结果表明：该方法可以有效提高方位失准角的估计速度。     

一种基于惯性匹配的船体姿态基准传递方法

船体变形角的存在是造成船体局部姿态基准失准的根本原因。本文基于惯性姿态匹配法,提出一种抑制船体变形影响、实现高精度姿态基准传递的方法。首先对光学设备测得的船体变形角数据进行频域分析,实现船体变形角高精度建模。然后利用中心主惯导和船体局部捷联惯导的姿态输出构建卡尔曼滤波方程,实现船体变形角的实时高精度估计。最后仿真验证了船体变形角建模方法和姿态匹配算法的可行性,为船体局部高精度姿态信息获取提供理论参考。     

相控阵天线波束指向跟踪算法研究

根据舰载环境的特点,提出一种改进的由计算机控制相控阵天线跟踪波束指向的算法.仿真结果表明,该算法可显著地提高对目标的跟踪性能,并且计算量小,比较适合工程化.     

反舰导弹末端机动模型及仿真研究

建立合适的机动目标运动模型是目标跟踪的基础.概述几种机动目标模型特点及相互之间的关系,分析反舰导弹末端"蛇行机动"弹道模型,结合其控制指令及机动性能,给出反舰导弹的末端机动模型,并构建机动频率函数对机动频率进行自适应调整,优化了机动目标"当前"统计模型的系统参数.在给定的初始条件下进行仿真试验,仿真结果表明改进的算法适应能力强,能有效提高"当前"统计模型的跟踪性能.     

基于卡尔曼滤波法的船用磷酸铁锂电池SOC仿真估算

针对已应用于船舶的磷酸铁锂电池包，根据其充放电性能测试数据，选择一种合适的电池模型对其电池单体进行建模与仿真。对卡尔曼滤波算法进行理论分析，并采用该算法对已建立的电池模型进行单体电池荷电状态（SOC）估算，采用MATLAB/Simulink软件进行算法仿真验证。仿真结果表明，卡尔曼滤波法对SOC的估算精度较高，对初值依赖小，自适应能力强，但对电池模型精度要求较高。     

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。