刘健
- 作品数：46 被引量：269H指数：9
- 供职机构：中国人民解放军海军工程大学兵器工程系更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金中国博士后科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术交通运输工程航空宇航科学技术更多>>
- 基于HLA时间管理的仿真程序实现被引量：6
- 2004年
- 论文就HLA/RTI的时间管理服务,从仿真程序设计者的角度出发,介绍了HLA中诸如事件、消息、时间、时戳和消息顺序等概念,针对保守的时间推进机制的推进策略、推进原则以及推进原语进行了阐述。最后,文章较为详细地探讨了基于时间推进的仿真程序框架,以及程序的执行流程。
- 孙世岩刘健刘忠
- 关键词：时间管理HLA计算机仿真
- 一种基于方位-频率测量的被动声呐TMA算法分析被引量：5
- 2005年
- 根据被动观测器测得的目标方位和多普勒频率信息,通过伪观测量的形式,建立了系统的线性状态方程和观测方程,从而利用伪线性卡尔曼滤波对目标的运动状态进行估计,并证明了系统的可观测性。蒙特卡罗仿真表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,可应用于远距离的水下被动目标运动分析。
- 刘健刘忠玄兆林
- 关键词：目标运动分析多普勒频率
- 垂直惯性基准零位安装误差的校正模型被引量：1
- 2001年
- 通过空间矢量法 ,推导出在舰载武器系统中由于垂直惯性基准零位安装误差所引入的坐标变换误差的解析式 。
- 刘健王士杰
- 关键词：舰载武器系统
- 方位时延的TMA算法及其可观测性研究被引量：7
- 2007年
- 设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统,以测得的方位序列和到达不同传感器的时间延迟为基础,建立了状态方程和观测方程。利用非线性系统的可观测性定理分析了该系统,得出了基于方位时延量测水下被动TMA系统的可观测性结论并分析了可观测度。运用扩展卡尔曼滤波算法,对被动定位性能进行了分析。通过计算机仿真实验,验证了得到的可观测性结论。仿真结果同时也表明,该水下被动TMA系统具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的应用前景。
- 刘健刘忠玄兆林
- 关键词：目标运动分析可观测性时延扩展卡尔曼滤波
- 基于采购组合拍卖的装备竞争性采购定价模型被引量：1
- 2008年
- 在装备采购中所广泛使用的公开招标、邀请招标等竞争性采购方式都可以视之为特殊的或者说是变形的拍卖形式。对拍卖特别是采购组合拍卖行为的研究能够为我军装备竞争性采购定价提供有益借鉴。
- 刘健刘宝平田碧
- 关键词：组合拍卖拍卖形式
- 纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法
- 针对纯方位目标运动分析中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的算法（AEKF）。该算法利用极大后验噪声估计器 Sage-Husa 对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。对比仿真分析表明,A...
- 刘健刘忠玄兆林
- 关键词：纯方位目标运动分析扩展卡尔曼滤波
- 文献传递
- 引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法
- 2019年
- 在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。
- 石章松刘健张渝缘
- 基于PSO算法的SVM参数优化方法研究被引量：10
- 2013年
- 为了克服支持向量机中核函数参数的不确定性及解决核参数的最优选择问题，本文将起源于人工生命和演化计算理论的粒子群优化算法运用到支持向量机的参数选择中。在对基本粒子群优化算法工作原理分析的基础上，对基本算法的收敛速度进行了适度改进，使其具有自适应能力，即在初期进行快速搜索，而在末期进行精细搜索，从而扩大参数搜索的宽度和深度，满足多样化和集中化的特点。仿真实验表明，通过该方法选择出来的核参数能够提高分类及预测精度，具有实用性。
- 刘健刘忠熊鹰
- 关键词：支持向量机粒子群优化参数优化自适应
- 大噪声背景下目标方位预处理算法
- 2015年
- 针对水下纯方位目标运动分析中方位信息存在较大观测误差的问题,提出了在大噪声背景下基于灰色系统的GM模型以及多项式模型的方位预处理算法,以减小目标方位观测的误差,提高水下目标运动参数解算的精度,并对比分析算法在不同初始距离和初始方位上的仿真效果,指出了不同模型的适用范围,最后根据仿真结果对模型的实际应用给出合理的建议。
- 何洋刘健
- 关键词：纯方位灰色系统预处理
- UKF算法在纯方位目标运动分析中的应用被引量：13
- 2008年
- 针对传统算法在解决纯方位目标运动分析时存在的有偏、收敛速度慢或发散等不足,该文将无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用到纯方位目标运动分析中。由于UKF在处理非线性问题时表现良好,以及不需要计算Jacobian矩阵或Hessian矩阵,实现起来比较方便。根据无味变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算。理论分析和仿真结果表明,UKF的性能相当于二阶高斯滤波器,它在纯方位目标运动分析中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于传统算法。
- 刘健刘忠
- 关键词：纯方位目标运动分析无味变换
