GPS宽带自适应阵调零技术

军用GPS系统必须能在敌方干扰时工作。由于附近干扰机和远距离卫星源之间存在巨大的功率差，所以GPS信号的扩频增益对实现抗干扰（A／J）保护能力是不够的。本提出了采用自适应天线调零系统来实现附加的抗干扰（A／J）保护能力，但是目前的系统，如AB－1就不能抑制与安装在飞机上阵列相关的近场多径干扰。本分析了GPS调零时空自适应（STAP）波束形成器的设计，包括STAP处理器对GPS位置计算的影响，该位置通过测量不同卫星信号的到达时差（TDOA）来计算。本提出了两种新疑结构，其性能通过在1：4比例大小的F－16飞机上进行的多次测量来模拟确定。     

NAVSTAR自适应可控天线的性能仿真

导航星（NAVSTAR）全球定位系统（GPS）是美国国防部开发的一种导航系统。GPS的主要用途是为军事用户提供高精度的位置和时间数据。虽然扩频技术在GPS中的应用使其具有一定程度的抗人为干扰及非人为干扰的能力，但自适应天线的使用将使抗干扰能力有很大的提高。如果有必要通过天线来抑制干扰，那么，所用的天线与整个干扰源所在的环境有关。为了确定对抑制干扰的要求和测定自适应可控天线在电子战环境中的性能，我们开发了ANABASIS程序。本将介绍信号传播模型和加权矢量的计算，并给出仿真结果的实例。     

基于自适应共振模型的遥感影像分类方法研究

人工神经网络（ANN）是人视觉和服的基本功能的抽象、简化和模拟。在对遥感影像的综合解释应用中，与传统的统计方法和符号逻辑方法相比较，ANN更接近人对影像的视觉解译分析过程。自适应共振理论（ART）是一种自组织产生认知编码的神经网络理论，其自组织、反馈式增量学习机能，能兼顾适应性和稳定性，克服了一般神经网络学习速度慢、网络结构难以确定、局部最小陷阱等缺陷。以FUZZY－ART和ARTMAP为基础，提出基于ART遥感影像非监督和监督分类的一般模型，并以实际上土覆盖分类和城市结构信息提取为应用实例，通过与传统统计方法和一般ANN分类器相比较，ART具有正确率更同、学习速度快、自适应性等优点，是复杂数据分类和信息提取的有效工具。     

带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用

推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性.     

基于区域分割和编码的相位解缠方法

分析了相位解缠的原理及干涉条纹数据的特点，提出了一种基于中值自适应滤波，区域分割和编码的解缠方法。实验证明了该方法的可行性。     

用逐日滚动多元回归方法制作黔南地区中、短期温度预报

从气象应用角度介绍了一种基于卡尔曼滤波思想的制作线性连续常规天气要素的客观定量预报方法——滚动多元回归方法。并用其建立了贵州黔南地区12个站的最高气温、最低气温、平均气温预报模式，通过效果分析得出其最低气温、平均气温的预报效果较好，最高气温的预报效果差些。但该方法既保留了卡尔曼滤波方法的优点，又克服了矩阵变换对计算条件的要求，具有简单、易行的特点，适合于计算条件较差的地级气象台开展温度、湿度等线性连续常规天气要素的客观定量预报。     

在雷达测雨和洪水预报中自适应卡尔曼滤波法的应用

采用自适应的卡尔曼滤波方法，运用少量雨量计对雷达估测降水进行了校正，结合新安江水文模型和GAME／HUBEX项目1998年在史灌河流域观测的水文资料，对6月28日08：00～7月5日20：00史灌河流域的一次洪水过程进行预报，并与雨量计网测量的面雨量预报结果进行对比。比较结果表明，经过校正后的雷达估测雨量和雨量计测量的面雨量都能较好地预报出流域出口蒋家集的洪水变化趋势、洪峰时刻以及洪水总量，雷达预报的结果同实际观测更加接近，而雨量计预报结果明显偏高。     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述。并分别在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子，即pp法和mos法分别1建立预报方程，利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验，其结果表明用pp法建立预报方程，其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些。     

导航解算中的系统误差及其协方差矩阵拟合

利用Kslman滤波进行导航定位计算不得不涉及观测函数模型和动力学模型,而观测函数模型和动力学模型经常含有系统误差或区域性系统误差.本文提出了一种基于移动窗口的函数模型和随机模型系统误差自适应拟合法.基于相同的窗口给出了相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵估计方法,其协方差矩阵的估计与现有的Sage滤波不同.利用经系统误差修正后的观测向量和状态预测向量及相应的协方差矩阵,再进行动态导航滤波计算,能有效提高导航解的精度.文中给出了开窗估计系统误差的公式,并利用实测数据验证了该算法的可行性和实用性.计算结果表明该算法能有效地抵制系统误差对导航滤波结果的影响.