改进的推广KALMAN滤波器在导弹被动制导中的应用

本文研究将改进的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器应用于导弹被动制导问题。为了提高系统的可观性，我们采用一种双重指标来设计最优导引律。仿真结果表明，如何系统状态的均值较高，波动较小，那么ＭＥＫＦ的估计精度明显优于推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

自适应两步滤波器及其在导弹被动制导中的应用

两步滤波器由Ｋａｌｍａｎ滤波器和Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ迭代算法所构成，它适用于一类由线性动态模型和非线性测量模型所组成的非线性系统。本文将这种滤波器与时变测量噪声统计估值器相结合，得到一种自适应两步滤波器，在测量噪声统计特性无法验前已知的情况下，此滤波器仍然性能良好。最后，本文将自适应两步滤波器应用于导弹的被动制导问题，数字仿真结果证明了这种算法的有效性。     

自适应推广KALMAN滤波应用于导弹的被动制导问题

本文介绍一种非线性系统的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法。结合导弹的被动制导问题，我们提出了一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。仿真结果表明，自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器的性能优于原有的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

微小卫星磁测自主导航方法

本文提出了使用磁测方法实现近地微小卫星自主导航的方法，利用实时地磁场测量数据与根据ＩＧＲＦ计算出的地磁声数据之差作为新息量，使用推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法确定卫星的位置和速度。给出了三种导航滤波算法。并使用模拟数据和ＭＡＧＳＴＡ卫星实测数据进行了仿真研究，证明了方法的有效性和实用性。     

解决多目标跟踪和雷达测量问题的SME滤波器法

用以在多目标跟踪（ＭＴＴ）时保持规定航迹的对称测量方程（ＳＭＥ）滤波器法，被推广应用于雷达位置测量。ＳＭＥ滤波器的一个主要特性，是在进行目标状态估值时毋需考虑目标／测量关联，从而明显减小了ＭＴＴ计算的复杂性。本文导出三维空间内Ｎ个目标运动情况的ＳＭＥ滤波器，目标的运动包括恒速轨迹左右的随机扰动。假设这Ｎ个目标的球坐标位置（距离、俯仰角和方位角）的噪声测量值为已知，则这项工作的重点将是由球坐标位置值     

两种低噪声放大器性能对地面接收系统影响的分析

针对进口和国产低噪声放大器（ＬＮＡ）的增益和噪声温度指标，就中科院遥感卫星地面站运行接收系统的主要系统性能指标即Ｇ／Ｔ值和误码率进行了理论分析和实际测量。结果表明，国产ＬＮＡ比进口ＬＮＡ的增益提高９．８ｄＢ，噪声温度降低４Ｋ，接收系统增益改善约０．２５ｄＢ／Ｋ，１０－７误码率对应的Ｅｂ／Ｎ０改善约０．７ｄＢ。     

两种自适应检测方案的比较

对两种自适应检测方案，Ｋｅｌｌｙ的广义似然比检验（ＧＬＲＴ）和平均电平自适应检测（ＭＬＡＤ），进行了比较，两种方案检测性能ＰＤ的预测量在输入噪声为时间独立但空间相关的零均值复高斯随机变量以及有两个信号幅度呈端利分布的假设条件下进行的。ＰＤ是作为虚警概率，输放通道数，每个通道的独立采样数以及匹配滤波器输出信号噪声功率比等参量的函数来计算的。本文的分析表明：ＧＬＲＴ比ＭＬＡＤ有更好的检测性能。当使用较     

多目标单元平均CFAR处理机的M次扫描检测分析

本文分析了在用于估算杂波加噪声电平的一组单元中出现一个或多个干扰目标回波的情况下，一般单元平均（ＣＡ）、最大（ＧＯ）及最小（ＳＯ）恒虚警率（ＣＦＡＲ）检测器的各种性能。推导出了对Ｘ平方目标起估模型采用非相参积累时，这些检测器检测概率的精确表达式。描述了Ｓｗｅｒｌｉｎｇ Ｉ目标模型的结果。随着Ｍ的增大，对于均匀和非均匀两种背景模型，无论使用ＣＡ、ＧＯ还是ＳＯ检测器都将获得较好的性能。在参数相同的情况     

RS(255,223)编码器的实现

几乎所有的现代通信系统都把纠错编码作为一个基本组成部分。ＲＳ码由于具有强有力的纠错功能，已经被ＮＡＳＡ、ＥＳＡ、ＣＣＳＤＳ等空间组织接受，用于空间信道纠错。本课题采用ＢＥＲＬＥＫＡＭＰ算法，用一片ＦＰＧＡ芯片实现了完全符合ＣＣＳＤＳ关于遥测信道编码中的Ｒｅｅｄ－Ｓｏｌｏｍｏｎ编码建议的ＲＳ（２５５，２２３）编码芯片可能单独使用，在突发噪声的信道中用于前抽纠错，也可以作为外码与卷积码级联使用，改善信道性能。     

开关电源EMI滤波器的设计

开关电源本身就是一个很大的电磁干扰源，在开关电源输入线上的窄带传导发射一般很难满足ＧＪＢ１５１中ＣＥ０３条款对传导发射的极限值要求，对此，我们设计出一种开关电源ＥＭＩ（电磁干扰）滤波器，有效的改善了开关电源在输入线上的传导发射曲线超标的问题，并给出一个设计实例和测试曲线，及电源ＥＭＩ滤波器在其它方面的应用。     

MGEKF可修正增益矩阵的研究

MGEKF就是基于EKF衍生出的一种修正算法。MGEKF算法是基于非线性函数是可修正的特性,详细介绍非线性函数的可修正增益矩阵的定义和推导方法,通过实例对方位角的可修正增益矩阵进行推导,并归纳出工程上计算修正增益函数的方法和步骤,最后利用Maltab仿真了MGEKF和EKF的滤波过程,证实了MGEKF算法的优越性。     

基于"天基红外系统"对弹道导弹主动段估计滤波算法研究

美国的"天基红外系统"(SBIRS)包括高轨和低轨两类预警星座,前者主要用于弹道导弹主动段探测,后者主要用于被动段的跟踪测量.文章利用其高轨静止星座,对只有角测量条件下的主动段弹道估计滤波算法进行了分析比较.首先给出主动段状态方程和测量方程,然后分别结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波这三类典型非线性滤波估计算...     

关于GPS导航计算的卡尔曼滤波问题

探讨卡尔曼滤波在实际应用中存中的建模误差、滤波初值的选取、系统噪声方差和量测噪声方差的确定、以及滤波发散等问题及其解决方法 ,得到适用于 GPS导航计算的卡尔曼滤波器。通过实测算例 ,比较卡尔曼滤波与最小二乘的估计结果 ,说明文中所设计的卡尔曼滤波器的合理性 ,解决问题方法的有效性 ,滤波过程稳定 ,计算速度快 ,状态参量的估计精度较高     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。     

一种自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法及其应用

在被动方式下对目标进行跟踪 ,由于系统的可观性较弱 ,很容易引起状态误差协方差矩阵的过早跳变而导致系统发散。为此 ,本文研究了一种新的卡尔曼滤波算法 -自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水面目标被动跟踪。由于该算法的协方差更新采用状态滤波值计算雅可比矩阵 ,因而具有更好的一致性。仿真结果表明 ,该算法可以克服观测模型线性化误差带来的不良影响 ,改善由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题 ,具有良好的鲁棒性、快速性和精确性。     

惯性/图像组合导航中的双模态双滤波器研究

在简要介绍了飞行器视觉图像定位导航原理及模型的基础上，针对其非线性模型的推广Kalman滤波的收敛与初始条件有关的问题，将其定位导航的两种模型（线性与非线性模型）组合，提出了双模态双滤波器滤波方法。这种滤波能很好地解决非线性推广Kalman滤波的收敛问题。通过第一个线性滤波器的滤波估计给第二个非线性滤波器提供滤波初值，使这一非线性滤波收敛，并能取得较高的滤波精度。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。