基于北斗信号辐射源的无源雷达定位技术

外辐射源无源跟踪对提高区域防御系统的生存能力和反击能力具有重要的军事意义和实用价值。近年来,基于星载辐射源的无源雷达探测系统受到广泛关注。在选取北斗卫星信号为研究对象的基础上,首先从模糊函数和雷达探测距离方面重点分析了北斗信号作为无源雷达辐射源的实用性。然后研究了一种基于时差测量的多发单收型无源雷达定位系统,并给出了解算目标位置的总体最小二乘算法。最后对该系统下的定位算法和定位精度进行分析,仿真结果表明在相同条件下,总体最小二乘算法能减小近50%的定位误差,且误差波动范围明显减小。     

一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位方法

针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。     

室内环境下基于图优化的UWB定位方法

针对室内三维环境中对定位结果准确性的要求,提出了一种基于图优化的室内超宽带(UWB)定位算法。首先,利用最小二乘法对UWB技术测量的距离进行解算,得到第一次定位初值。然后,将第一次定位初值代入泰勒级数展开算法,得到更可靠的第二次定位初值。最后,建立包括定位残差和位移残差两项的目标函数,通过基于图优化的算法,得到目标函数的最小值,计算出优化之后的最终定位结果。通过样机实验验证定位精度,实验结果表明平均水平定位误差小于10 cm,同时平均高度定位误差也比相同实验条件下使用Chan算法和改进的卡尔曼滤波方法分别低了77%和61%。     

基于递推最小二乘的水下声学应答器在线标定方法

针对水下应答器在线标定问题,提出了一种基于递推最小二乘的应答器标定方法,其在解算间隙不断插入历史数据进行循环解算并引入遗忘因子加快算法收敛。为了提高算法稳定性,在标定最后用改进消元法对结果进行比对,以避免递推最小二乘法结果陷入局部收敛。改进消元法在传统方法基础上加进了声速修正方法以提高定位精度。对影响标定精度的误差因素进行了分析,对标定时不同的航行路径带来的定位效果进行了比较得出最优路径。仿真结果表明,递推最小二乘法不但能够在线估计,而且具有与实时性和高精度特点,具有很好的效果,相比于传统消元法有显著提高。最后在千岛湖实验中,采用所提出的方法对应答器进行了标定,标定精度优于10 cm,保证了水下应答器高精度标定的实施。     

基于移动节点辅助定位的UWB室内定位方法

针对UWB室内定位精度易受环境影响的问题，在低速、多节点的情况下，提出了一种基于移动节点辅助定位的方法。设置一个增量队列来剔除异常点，然后使用最小二乘法计算得到定位初值。将定位初值代入扩展卡尔曼器滤波算法，得到较为准确的更新后的定位结果。当移动节点处于静止或低速状态时，其解算坐标较为精确，可以将其视作坐标已知的固定节点，来提高其他移动节点的定位精度。实验结果表明，在相同的实验环境下，所提方法的定位均方根误差比最小二乘法和Chan算法分别减小了15.89%和16.45%，最大绝对误差分别减小了60.99%和62.77%。     

基于二次解析的UWB室内定位高度方向优化方法

针对解析法处理具有高度限制的UWB室内三维定位时的高度方向精度不佳问题,通过对定位方程组的研究,着重分析了其内在原因,并提出了一种基于现有解析法的二次解析法。首先以常见的解析法得到目标点较为准确的水平方向的分量,然后在二次解析过程中采用修正偏差的Tikhonov正则化方法求解优化高度方向的分量。此方法可有效减少目标点高度分量的定位误差以及最终的定位误差。分别通过数学仿真平台和实验平台与传统解析法进行比较,验证了此方法的有效性。仿真与实验结果表明:所提出的方法能够将传统的解析法的定位精度提高40%以上。其中实验结果表明,所提方法的定位效果比最小二乘法提高52.1%,比Chan算法提高41.6%,具有很好的工程应用价值。     

基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无线室内定位算法

为解决超宽带(UWB)系统定位易受室内环境的影响,测距误差特性呈现非高斯分布的问题,提出了一种鲁棒UKF定位算法,实现室内高精度定位。首先,介绍了UWB系统定位实现,以及对比分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法之间的差异;然后,针对UKF算法存在的局限性,通过引入代价函数,自适应修正观测方差,建立鲁棒机制,降低算法对噪声特性分布的要求,提高了UWB系统环境适应能力。实测结果表明:该方法性能均优于最小二乘、EKF和UKF算法,平均定位精度可达0.33 m,相比较于最小二乘算法,定位精度提高了15%,是一种实时高精度的室内定位算法。     

通信网络中的GPS/TDOA混合定位算法

提出了一种混合GPS/TDOA的泰勒级数-最小二乘算法,在GPS和TDOA定位方法都无法独立定位时实现了定位.算法先将GPS伪距观测方程做单差运算、消除钟差,然后与TDOA双曲线方程组合,一起进行泰勒级数展开得到组合后的线性方程组,再利用最小二乘的方法迭代估计出终端位置.验证该算法的实验结果表明,GPS伪距观测量越多时,定位精度越高;相反,由于TDOA观测量NLOS误差较大,TDOA观测量越多时,精度越差.因此实施该算法时,GPS伪距观测量作为输入应全部采用;在保证能够定位的前提下,应尽量少用TDOA观测量.试验所得混合定位结果的最大误差为231.52 m,最佳条件下所得均方根误差为33.80m,能够满足某些精度要求不高,而又必需位置信息的定位应用需求.     

基于光电测量的双站系统多目标跟踪

为了提高多目标跟踪的跟踪精度以及解决传统雷达多目标跟踪方法中杂波数目过多的缺陷,提出一种基于光电测量的双站系统多目标跟踪方法。首先设计了一种利用矩形关联门确定双站视野内目标数目的算法,然后利用加权最小二乘法实现对量测信息进行融合并与关联门进行匹配筛选,最后采用改进的联合概率密度数据关联算法对融合数据进行处理,实现对多个目标的实时跟踪。实验结果表明,该方法可以确定视野内的目标数目并且相比于最小二乘法提高了86.6%的跟踪精度。     

瞬态热传导问题的加权最小二乘无网格法

加权最小二乘无网格法是一种基于节点信息的纯无网格法,该方法使用最小二乘法建立系统的变分原理,通过移动最小二乘法构造近似函数,控制方程在节点处的残量使用最小二乘法予以消除,边界条件通过罚函数法引入。本文推导了瞬态热传导问题的加权最小二乘无网格计算格式,编制了相应的计算程序,算例结果表明,该方法具有精度高、前后处理简单的优点,是一种高效的的新型无网格法。     

互相关DPIV亚像素匹配方法研究

使用传统互相关法对DPIV粒子图像进行粗匹配,取得整像素匹配结果,在此基础上开展亚像素定位方法研究.将最小二乘匹配法应用到DPIV技术中,获得比经典的高斯曲面、二次多项式拟合法更高的估算精度,弱化算法对粗匹配相关测度的依赖性.通过控制初始位置和匹配精度降低最小二乘算法的时间开销.标准图像仿真实验以及在氧化沟模型实验中的成功应用,验证了最小二乘匹配法在DPIV技术中的有效性和可靠性.     

二维弹性新型快速多极虚边界元的最小二乘法

在虚边界元最小二乘法的方程求解中采用新型的快速多极展开和广义极小残值法,提出了一种二维弹性新型快速多极虚边界元最小二乘法的求解思想。基于二维弹性问题原有的快速多极虚边界元最小二乘法的展开格式,通过引入对角化的概念,以更新展开传递格式;相对于原有快速多极算法,该方法可进一步提高计算效率且仍能保证具有较高的计算精度。数值算例说明了该方法的可行性、计算效率、计算精度均较高。     

基于遥外差数据估算初始定位误差的新方法

针对潜地导弹初始定位误差的估算问题,提出一种基于发射惯性系下遥外差数据进行解算的初始定位误差估算的新方法.该方法基于制导工具误差的产生机理及传递关系:建立了初始定位误差与遥外测数据之间的关系,推导出利用遥外差数据估算初始定位误差的数学模型,结合飞行试验数据分析了该方法的计算精度.在研究遥外差信息选取原则的基础上,重点分析了外测数据随机误差对于估算精度的影响,并提出了时间域上的最小二乘改进算法来提高估计结果的精度.利用飞行试验测量数据来验证该算法,计算结果证实了该估算方法的有效性和可行性.     

三种GPS定位优化算法的实现及比较

为进一步提高GPS定位精度,分析了目前研究中主要采用的加权最小二乘法和卡尔曼滤波两种优化算法.在此基础上,提出了一种利用粒子滤波器对伪距误差进行修正的定位优化算法.粒子滤波算法的特点是可直接用于求解非线性问题,对非高斯的误差进行修正.通过GPS实测数据进行实验,分别对这三种算法进行验证并分析了其各自特点.实验结果显示,三种算法均能使GPS定位精度得以明显改善.提出的粒子滤波算法作为一种新的GPS定位优化算法,在卫星导航定位领域中有着较好的参考价值.     

求解Rayleigh阻尼系数的加权最小二乘法

在地震反应分析过程中,提出了一种优化方法以解决Rayleigh阻尼系数计算时选择两阶合理参考频率的难题。该方法是以反应谱理论为基础,以结构位移峰值误差最小为目标函数。将位移反应谱用一阶Taylor级数近似计算,从而将目标函数简化为加权最小二乘法的方程。随后以框架结构为例,讨论了模态个数和阻尼比模型对Rayleigh阻尼系数计算的影响,并与传统方法、最小二乘法及基于多参考振型的加权最小二乘法进行比较。计算结果表明,最小二乘法由于忽略了模态贡献的影响,不是计算Rayleigh阻尼系数的合理方法。当模态个数所包含的累积振型参与质量达90%以上,本文方法所得Rayleigh阻尼系数计算结果稳定,结构动力反应的计算精度高。     

基于GPS的先验地图辅助视觉惯性定位方法

为提高视觉惯性导航系统定位精度，解决其航向缺失且无法提供绝对地理位置的问题，提出一种利用GPS生成先验地图来辅助视觉惯性同时定位与地图构建(SLAM)方法。将每一帧图像采集点的GPS地理坐标投影成绝对高斯坐标，与视觉关键帧信息同步，构建先验地图。利用词袋模型进行闭环检测，由视觉重投影误差因子、IMU残差因子、先验图像重投影误差因子共同构建目标优化函数，基于最小二乘法进行位姿估计与优化。通过地面车载和低空机载实验对该方法进行了验证，实验结果表明：相比于无先验地图的定位方法，x、y、z方向的平均定位误差分别降低了68.2%、75.1%、46.4%以上；相比于有先验地图(未融合GPS)的定位方法，x、y、z方向的平均定位误差分别降低34.9%、51.5%、19.4%以上，有效提高了视觉惯性导航系统在大范围环境中的定位精度。     

弹性力学的一种边界无单元法

首先对移动最小二乘副近法进行了研究，针对其容易形成病态方程的缺点，提出了以带权的正交函数作为基函数的方法－改进的移动最小二乘副近法，改进的移动最小二乘逼近法比原方法计算量小，精度高，且不会形成病态方程组，然后，将弹性力学的边界积分方程方法与改进的移动最小二乘逼近法结合，提出了弹性力学的一种边界无单元法，这种边界无单元法法是边界积分方程的无网格方法，与原有的边界积分方程的无网格方法相比，该方法直接采用节点变量的真实解为基本未知量，是边界积分方程无网格方法的直接解法，更容易引入界条件，且具有更高的精度，最后给出了弹性力学的边界无单元法的数值算例，并与原有的边界积分方程的无网格方法进行了较为详细的比较和讨论。     

基于LS-WSVM的光纤陀螺漂移辨识

提出了一种最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的光纤陀螺的漂移辨识算法.该方法将Mexihat小波函数作为核函数,与最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合建立起通用模型;用光纤陀螺漂移数据训练通用模型,从而得到该光纤陀螺的漂移模型.并用F法则检验了该模型的适应性.试验表明,在相同条件下,与基于Gauss核函数的最小二乘支持向量机模型相比,该模型拥有更高的辨识精度.证明了用最小二乘小波支持向量机对光纤陀螺的机漂移辨识是合适的,有效的.     

一种指数渐消记忆加权滤波的内交点定位算法

针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明:利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。     

基于移动相关的最小二乘地图匹配新算法

为了提高军用车辆导航数字地图匹配的精度,针对通常匹配方法易出现误匹配和无法消除沿道路方向纵向误差的问题,提出了一种基于移动相关的最小二乘地图匹配新方法。该方法充分利用路网和历史轨迹信息,以多分辨率移动相关性进行匹配路段的搜索和定位,以最小二乘法进行SINS轨迹到待配路段的曲线整体投影,并通过视觉和数学的方法消除车辆偏离道路中心线的偏差影响。跑车实验表明,匹配后定位圆误差极限在1 m以内。该算法简单有效,且能满足高精度的要求,可以为组合导航提供良好辅助信息。