衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

利用星地差分GPS的地基测控系统实时标校方法

针对地基测控系统传统标校方法和基于差分GPS事后标校方法的不足,提出了一种基于低轨卫星与地面测控站之间星地差分GPS的地基测控系统测量误差实时标校方法。与基于差分GPS的事后标校相比,实时标校能使地基测控系统及时获取标校后的测量数据,从而实时进行轨道解算和预报,并及时上注以提升卫星运行性能。针对星地长基线、高动态和实时标校场景,系统地分析了影响星地基线估计性能的各项误差及修正效果,并提出相对位置精度因子的概念,由此得到星地基线估计精度预算。采用基于抗差自适应卡尔曼滤波的实时星地基线估计算法,并利用加权最小二乘法求解测控系统测量误差,从而获得校准结果。利用星载双频GPS接收机和导航信号模拟器构建半实物仿真平台,仿真结果表明,实时标校后测距系统误差残差降低到40cm左右,测速系统误差残差降低到1cm/s以下,与理论分析结果一致,可以较好地满足未来航天任务的测控需求。     

Dual-frequency carrier smoothed code filtering with dynamical ionospheric delay modeling

In GNSS applications, carrier-smoothed-code is a widely used technique to combine code pseudo-range and carrier phase measurements. A dynamical ionospheric delay modeling method is proposed based on Kalman filter and least-squares theory. The level of the process noise is adaptively tuned along with the real-time KF state estimation, based on the online variance component estimation method. Meanwhile, the correlations of the time differenced carrier phase measurements are considered. This approach avoids overly optimistically evaluating the estimate and improves the transient accuracy of the estimates. A real GPS dataset is employed to check the performance of the proposed method under different conditions. The results show that the new algorithm can model the ionospheric delay variation well with different sampling intervals or even in ionospheric abnormal environment. The positioning accuracy can be confirmed, about 21%, 35% and 16% better are obtained in the N, E, and U direction than raw dataset.     

Real-time coseismic wave retrieving by integrated Kalman filter with observations of GPS,Glonass and strong-motion sensor

A method of real-time coseismic wave retrieving was proposed based on the tight integration of GPS, Glonass and strong-motion sensor observations, the validation and precision analysis have been made by an experimental data. The series of results have been shown that: by the integrated Kalman filter and multi-sensors, the coseismic waves can be optimally recovered by complement the advantages of each other, especially when the observation conditions are very bad. In additional, the results are not significantly effected by different receiver clock error processes for the integration solution.     

利用GPS进行时间传递与频率比对

全面介绍了ＢＩＲＭＭ从１９８６～１９９２年间从事利用时间ＧＰＳ进行时间传递与频率比对技术研究方面的情况，包括所建立的ＣＰＳ定时校频系统、单站定时、ＳＡ对定时精度的影响、ＧＰＳ定时信号噪声模型、卡尔曼滤波、电离层时延估算、ＧＰＳ共视试验、ＣＰＳ校频、接收系统差测量等。     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。      

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

基于BDS/GPS的KBLMS信道补偿多径缓减算法

在全球卫星导航系统（GNSS）中，针对城市峡谷单系统无法定位及信号失锁后重新捕获及跟踪性能表现不佳的问题，提出了一种基于BDS/GPS的卡尔曼最小均方估计（KBLMS）的信道补偿技术。首先，建立双系统模型。其次，设计基于卡尔曼估计的最小均方误差的延迟估计模块，补偿接收信号上的多径失真。最后，设计视距（LOS）最佳估计块以在反馈回路中产生控制误差信号，用于自适应地更新补偿矩阵系数。通过实测数据与实验仿真，分析KBLMS的信道补偿多径缓减算法的性能。结果表明:KBLMS的信道补偿多径缓减技术相较于最小均方（LMS）算法在多径信道中能快速收敛，且码跟踪误差在ENU三个维度误差减少了0.1 chip，载波跟踪误差减少了约0.125 cm，有效降低了多径效应引起的误差，最终残余误差比LMS降低了0.035 chip，说明所提多径缓减算法可以进行更为精准的估计，从而验证了算法的有效性。      

一种用于高动态GPS频率估计的滤波算法

针对常用高动态GPS(Global Positioning System)频率估计算法扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的缺陷,提出了一种新的称为简化无迹高斯粒子滤波(SUGPF,Simplified Unscented Gaussian Particle Filter)的算法.SUGPF将卡尔曼滤波(KF,Kalman Filter)、无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)与高斯粒子滤波(GPF, Gaussian Particle Filter)三者相结合.在时间更新阶段,用KF的方法更新预测分布;在测量更新阶段,用UKF的方法得到重要采样函数,并用GPF的方法更新后验分布.仿真结果表明:与EKF和UKF相比,SUGPF性能更优越,功能更全面,在高斯与非高斯观测噪声环境下均能取得与GPF类似的良好性能,并且其计算复杂度低于GPF.     

小视场星敏感器量测延时滤波算法

针对小视场（NFOV）星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法、鲁棒有界时域滤波（RFHF）算法及鲁棒卡尔曼滤波（RKF）算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。      

微小卫星鲁棒自适应姿态确定算法

基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法（ExtendedKalmanFilter,EKF）并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影响,基于自适应滤波及鲁棒估计原理,提出了鲁棒自适应卡尔曼滤波（RobustAdaptiveKalman Filter,RAKF）算法。该算法通过构建合理的膨胀因子和自适应因子,自动调节观测噪声方差矩阵和一步预测方差矩阵的大小,从而改变旧有数据及观测信息在滤波中的权重,获得更合理的卡尔曼增益,使滤波器获得近似最优结果。基于标准卡尔曼滤波的稳定性理论,证明了若系统一致完全可控并且一致完全可观,该滤波器是一致渐近稳定的。数学仿真表明,与EKF相比,RAKF能够将欧拉角估计精度从0.3°提高到0.2°,从而证明了该算法的有效性。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法,但是测量信息单一且独立,针对旋转载体的测姿问题,提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法,通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模,根据滚转角预测估计值选取量测量,并提出自适应滤波,采用滚转角加速度估计自适应滤波算法,实现了对系统噪声方差阵的自适应调整,避免了滚转角加速度最值的选取问题,降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性,结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

基于递阶联合滤波器的故障检测与重构方法

随着现代航天器等高精度飞行系统的日益复杂，飞行控制系统的安全运行问题愈来愈突出地表现出来。故障检测、隔离和重构（FDIR）技术是航天器可靠性的重要保证。文章在卡尔曼滤波估计算法的基础上，提出 了基于递阶联合滤波器族的故障检测、隔离和重构方法。该方法根据备份滤波器的概念，构造了一种融合滤波器的树状递阶联合结构，在此基础上，可以设计并实现多级故障检测和隔离措施，进而有效地完成系统的重构功能。通过一个INS／GPS／Doppler组合导航系统的仿真实例， 说明了该方法的可行性和有效性。基于递阶联合滤波器结构的多传感器信息处理技术克服了集中卡尔曼滤波器和普通联合滤波器的缺陷，对提高多传感器系统的容错性能具有重要意义。     

大方位失准角MIMU空中对准建模及半物理仿真

由于快速性的要求,微小型无人机不经过地面精确初始对准就升空作业,因此MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)空中对准在大失准角下进行. 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,把非线性误差部分作为状态变量,建立MIMU在大方位失准角下无需小角度近似的空中对准的线性模型,同时为解决噪声不确定导致滤波器发散的问题,提出将AKF (Adaptive Kalman Filter)应用在GPS(Global Positioning System)辅助MIMU的空中对准中,半物理仿真结果证实其取得了比基于非线性误差模型的EKF(Extended Kalman Filter)精度高且速度快的结果,不仅使MIMU的方位失准角由60° 快速下降到2° 左右,且所需时间仅为EKF的67%.      

粗差拟准检定法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用

利用自适应卡尔曼滤波进行星载GPS低轨卫星定轨时,必须解决量测方程中经常存在的粗差问题．在分析以往方法的优缺点后,用拟准检定法来探测和修正量测方程中存在的粗差．该法的优点是辨识粗差准确率高,能同时定位多个粗差．另外,为了克服星载GPS低轨卫星定轨的滤波器可能出现的数值不稳定性及发散现象,还采用了UD分解算法及Sage自适应滤波器．最后用一个CHAMP卫星的模拟算例验证本方法的可行性和有效性．     

有关鲁棒状态估计的研究评述

研究了有关带模型误差系统的鲁棒状态估计问题。详细讨论了模型误差对滤波器性能的影响,并简单介绍了几种鲁棒状态估计方案。最后指出了将来可能的研究方向。     

车载GPS/DR组合导航系统的研究

介绍了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统的设计,在对GPS/DR组合导航系统中主要误差来源分析的基础上,建立了表示这些误差的数学模型.根据组合系统的数据融合原理,提出一种基于对观测量进行误差补偿的迭代扩展组合卡尔曼滤波算法.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该算法在提高GPS定位精度的情况下,能很好地修正DR系统的积累误差,大大提高了组合系统的完整性、可靠性.      

自适应卡尔曼滤波器在陆地车辆导航中的应用

建立了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead-Reckoning)组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型及其算法,从而大大提高了车辆导航系统的定位精度.首次提出依据PDOP(位置误差系数)等GPS定位系统的输出参数,自动调整观测噪声协方差阵[WTHX]R和系统噪声协方差阵Q[WT]的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型具有较强的适应性.计算机仿真及实验结果表明应用该模型具有良好的效果.