车载捷联惯导双里程计组合导航方法研究

针对当前车载捷联惯导与里程计组合导航时，将里程计安装在车底盘左侧或右侧位置而造成的导航误差，以及里程计信息未能真实反映车体中心的实际运行状态，研究了一种车载捷联惯导/双里程计组合导航方法。该方法分别在车底盘左侧和右侧位置各安装了一个里程计，将双里程计信息作为量测量，设计了组合导航融合算法进行Kalman滤波组合导航。在导航过程中对双里程计信息进行χ２检测，以避免车体作大转弯运行或有外部干扰时引起的里程计信息异常。跑车试验结果表明，该融合算法能使定位结果得到最优融合，定位误差整体减小到20m以内，最大处减小6m，离线分析进一步证明了该融合算法的有效性。     

月面多机器人的分布式协同定位算法研究

针对月面多机器人协同定位问题,建立了优化模型,提出了一种基于梯度的分布式步长一致算法,使每个机器人通过测量与邻居机器人的局部距离信息确定自己在网络中的位置。进行了基于测量距离信息的多机器人网络的仿真试验,结果表明,对网络中单个机器人任意给定初始位置估计值,经过该方法都可以有效获得其在网络中的全局定位;该算法也适用于移动机器人网络,静态网络定位中从给定初值到准确定位的收敛轨迹可作为多机器人移动过程的实时定位的轨迹。     

激光告警多目标定位与跟踪技术研究

研究了激光告警多目标定位和跟踪的建模方法。利用聚类概念,对激光告警器测量数据进行集类,并对各个类对应的目标状态进行空间-时间融合。通过求解航迹信息融合的状态估计值,实时形成同步脉冲控制逻辑,从而实现对激光多目标的实时跟踪和激光信号的实时提取。给出了激光告警多目标定位与跟踪的设计过程,提出了一种实用简便的融合算法,并设计了一套该模型的原理样机。试验结果验证了这种方法的有效性。     

阵地测量对雷达组网作战中交叉定位误差的影响分析

根据雷达组网作战中交叉定位的工作原理,分析了影响交叉定位测距误差的因素。根据阵地测量的实际情况,分析了阵地测量对交叉定位中基线长度和目标视角测量误差的影响。最后通过绘图分析了阵地测量对交叉定位测距误差的影响,得出了阵地测量精度对交叉定位测距误差的影响较大等重要结论。     

一种考虑传感器位置误差的改进源定位算法

在无线传感器网络的定位问题中,通过移动目标与传感器之间的到达时差(TDOA)与到达频差(FDOA)测量量可以估计目标的位置和速度。但是,当传感器自身信息存在误差时,传统的定位方法将失去精确的定位效果。针对带有传感器误差的源定位问题,基于极大似然(ML)法获取一个封闭的近似解。提出了一种改进的近似极大似然(AML)算法,更新带有传感器误差的代价函数,不仅能实现实时定位,而且保证全局收敛。仿真结果表明,本文算法在存在传感器误差场景下依然可以达到克拉美-罗下限(CRLB),比已有的改进两步加权最小二乘(2-step WLS)法更有效。     

双基地及其联网系统的定位方法及精度分析

讨论的双基地系统中,发射站只起照射目标的作用,而接收站测量距离和、方位角及俯仰角。分析了双基地系统的目标定位方法和定位误差。通过分析定位精度在受控区域内的分布,提示了双基地系统的定位性能。文中对组网双基地系统的定位处理方法进行了讨论,其中采用WLS(Weighted Least Square)算法进行数据融合处理,仿真结果表明,联网双基地系统的定位精度大有提高。     

弹道导弹捷联惯导/天文组合导航方案研究

通过分析捷联惯性导航和天文导航的特点,提出利用扩展卡尔曼滤波方法融合捷联惯导和星光测量信息以提高弹道导弹落点精度的可行方案。研究了捷联惯导系统误差模型,建立了滤波误差状态方程和星敏感器原始信息测量方程。星敏感器从发动机关机后开始工作,在滤波过程中对捷联惯导测量误差进行了反馈校正。仿真结果表明,星敏感器开始工作后导弹的位置、速度和姿态误差的方差立即减小,导弹的落点精度也大幅度提高。     

北斗单点定位的误差补偿方法

北斗是我国自主研制的卫星导航定位系统,当前北斗的单点定位精度优于10m。为提高该系统的定位精度,必须对由其误差源引起的定位误差进行修正。基于对北斗卫星导航系统的组成、定位算法及定位误差的认识,对导航系统定位中星历误差、电离层误差和对流层误差进行了深入分析,提出了减小星历误差的曲面模型、减小电离层误差的双频组合消电离层模型和减小对流层误差的高精度区域融合模型的单点定位误差补偿方法,并应用Matlab软件对修正模型方法进行仿真计算。对比修正前后的定位结果,修正后的定位误差更小,证明了所提出的修正模型是可行的。     

一种改进点线特征融合的双目视觉惯性定位算法

在复杂产品装配过程中,对增强现实设备定位是实现虚拟引导信息与装配现场实时融合的核心。传统基于标签或预先构建离线装配基体模型的定位方式,存在装配任务与视觉定位兼容性低,单一视觉定位鲁棒性和稳定性差的问题。利用多传感器融合的视觉惯性导航方式进行定位,可提高定位的精度和鲁棒性,有效提高复杂产品装配质量和效率。本文提出了一种基于点线特征融合的双目视觉惯性定位算法,对双目相机和惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）进行联合标定,并通过ORB和LSD线端融合的点线特征提取匹配,采取视觉和IMU紧耦合的方式,建立基于点线特征的视觉惯性融合的位姿误差融合模型。对比VINS-Fusion、PL-VIO和本文改进IPLVIO算法,结果表明IPL-VIO算法在结构化场景下的绝对位移和旋转误差比原算法误差更小,同时结构化场景信息更加丰富,能够应用在弱纹理的AR装配现场中,为增强现实辅助装配平台提供稳定可靠的位姿数据。     

基于CKF的联合扩维误差配准算法

误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。     

基于加权融合的多信源弹道数据实时野值检测方法

研究多信源弹道数据实时处理中斑点野值的检测问题.通过计算各信源数据的实时精度,给出了具有自适应加权系数的加权融合方法,实现了对目标状态参数较高精度的估计,从而实时、准确、高效地检测各信源数据野值.仿真结果表明,本方法可以快速、有效地检测多信源数据的斑点野值,解决因数据切换带来的台阶跳跃问题.     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

Multisensor resource deployment using posterior Cramer-Rao bounds

The development of a general framework for the systematic management of multiple sensors in target tracking in the presence of clutter is described. The basis of the technique is to quantify, and subsequently control, the accuracy of target state estimation. The posterior Cramer-Rao lower bound (PCRLB) provides the means of achieving this aim by enabling us to determine a bound on the performance of all unbiased estimators of the unknown target state. The general approach is then to use optimization techniques to control the measurement process in order to achieve accurate target state estimation. We are concerned primarily with the deployment and utilization of limited sensor resources. We also allow for measurement origin uncertainty, with sensor measurements either target-generated or false alarms. An example in which the aim is to track a submarine by deploying a series of constant false-alarm rate passive sonobuoys is presented. We show that by making some standard assumptions, the effect of the measurement origin uncertainty can be expressed as a state-dependent information reduction factor which can be calculated off-line. This enables the Fisher information matrix (FIM) to be calculated quickly, allowing Cramer-Rao bounds to be utilized for real-time, dynamic sensor management. The sensor management framework is shown to determine deployment strategies that enable the target to be accurately localized, and at the same time efficiently utilize the limited sensor resources.     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

距离信息对DDFRC算法定位误差的影响与分析

在固定单站无源定位算法中,基于角度(Direct of Arrival)、角度变化率(Direct of Arrival Rate-of-Change)、多普勒频率(Doppler Frequency)和多普勒频率变化率(Doppler Frequency Rate-of-Change)4个观测信息实现定位(即DDFRC定位)算法仅通过单次观测即可实现对目标辐射源的定位。文中通过转移观测的卡尔曼滤波对定位结果进行平滑,较原有算法拥有更好的跟踪效果。同时,对定位误差进行了定量分析,并将距离信息引入算法的仿真分析之中,详细讨论了各个观测量误差在不同距离时对算法定位性能的影响,根据仿真结果,结合定位误差的定量分析对算法性能做出评价。通过仿真分析,得到了定位算法对不同距离下各参数的精度要求,从而为在实际系统中使用该定位算法提供了参考。     

弹道目标航迹片段关联及优化

多弹道目标跟踪伴随着速度快、密集程度高以及测量误差大等因素,在跟踪过程中发生航迹中断是一个很普遍的现象.在未知导弹任何先验信息前提下如何将中断前后的航迹片段进行关联,提高航迹的连续性已成为亟待解决的难题.针对该问题提出了一种实时的离散最优关联算法,它利用速度信息对中断前后弹道外推航迹进行粗关联;将对数似然函数作为关联代...     

Local node selection for localization in a distributed sensor network

This paper discusses a new localized resource manager for a wireless sensor network of bearings-only sensors. Specifically, each node uses knowledge of the target under surveillance to determine whether it should actively collect measurements and how far to disseminate the data in order for the sensor network to maintain track of the target. At each node, the resource manager requires only knowledge of the relative location to the target for itself and the active nodes from the previous snapshot. The decentralized strategy represents a modification to the global node selection (GNS) method that exploits knowledge of the location of all nodes in the network. Simulations show that despite the lack of global network knowledge, the new localized management method is almost as effective as GNS in terms of balancing the tradeoff between energy usage and localization accuracy.     

图像目标跟踪及其在UCAV中的应用

在图像跟踪中主要因素是目标的几何中心，只考虑目标的相对运动特性，就可以设法减少图像处理的工作量。由于目标的边缘不可能占满整幅图像．在目标边缘检测时不必对整幅图像进行处理。为此，从估计的中心向给定方向寻找目标的边界．得到目标边界点的一个子集合．再由该子集得到目标中心的近似值．并以此为基础构造目标跟踪方法，利用图像检测实现无人战斗机对目标的跟踪。仿真结果表明．该方法对于目标的跟踪是有效的。     

A Fast Global Node Selection Algorithm for Bearings-only Target Localization

In the target tracking, the nodes aggregate their observations of the directions of arrival of the target. The network then uses an extended Kalman filter （EKF） to combine the measurements from multiple snapshots to track the target. In order to rapidly select the best subset of nodes to localize the target with the minimum mean square position error and low power consumption, this paper proposes a simple algorithm, which uses the location information of the target and the network. The lower botmd of localization error is utilized according to the distances between the target and the selected active nodes. Furthermore, the direction likelihoods of the active nodes is predicted by way of the node/target bearing distributing relationships.     

基于视觉的大尺度部件相对位姿实时测量方法研究

相对位姿是装配过程中的一项重要监控项。针对大尺度部件对接过程中的相对位姿测量需求,提出了一种基于视觉的相对位姿实时测量方法。该方法利用单目视觉技术,通过采集合作靶标的图像,实时解算大部段间的相对位姿,用于辅助大尺度部件的装配。首先,设计了一套相对位姿实时测量系统,包括搭载单目相机的视觉测量单元,以及用于辅助位姿解算的合作靶标;其次,对相对位姿测量的完整流程进行了研究,包含系统标定方法与实时位姿解算方法;最后,在实验室环境下对位姿测量系统的精度进行测试。试验结果表明,位姿测量系统在垂直于光轴方向的重复精度可达0.02mm,沿光轴方向重复精度优于0.2mm,输出位姿结果时间低于0.3s;对多测量单元组网测量进行了仿真计算,垂直于光轴方向的重复精度优于0.1mm,沿光轴方向重复精度优于0.2mm,输出位姿结果时间优于1.3s。试验结果表明,提出的方法可满足一般大尺度部件对接过程实时位姿监控与对接状态评估的需求。