SINS/GPS/SST/高度表组合导航系统异步融合算法

针对不同类型导航传感器的采样率不同步,提出了一种基于状态方程多尺度变换的组合导航系统信息异步融合算法。首先,建立组合导航系统基于最高采样率下的状态方程;然后,将状态方程分解到不同的尺度上,进而建立基于不同尺度上的多个状态方程及其对应的量测方程;最后,建立基于不同尺度上的全局最优信息融合算法。仿真结果验证了该算法能有较好的实时性和融合精度。     

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

基于EKF的天线罩误差斜率多模型估计方法

 提出一种新的滤波器结构,利用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的多模型(MM)算法,对天线罩误差斜率进行估计,降低天线罩误差对雷达自寻的导弹的影响,提高系统性能。在三维坐标下,创建包含导弹运动方程、目标运动方程、弹目相对运动方程的滤波模型。采用EKF算法,对包含天线罩误差的非线性观测方程进行线性化处理;依照多模滤波的思想,对天线罩误差进行离散建模,构建伪观测方程,更新模型概率,得到天线罩误差斜率的估计值;将斜率估计结果代入EKF,得到滤除天线罩误差影响的系统状态量估计结果并形成制导指令。仿真结果表明,所提方法可以有效地估计天线罩斜率,提高系统制导精度。     

临近空间高超声速多目标检测前跟踪算法

针对临近空间不同径向距离高超声速目标难以同时被有效检测的问题,提出一种通过峰值聚优改进Hough变换积累结果的检测前跟踪(TBD)算法。采用径向距离-时间坐标描述数据,减少量测误差影响,规格化坐标使2个维度处于同一量级。进行Hough变换,分割参数单元进行点数积累和能量积累,采用标签矩阵记录每个量测点曲线经过的参数单元,遍历所有量测点将每个量测点只存于其所能构成能量积累值最大的参数单元,得到新的点数积累和能量积累结果。只对点数积累空间设置门限提取目标航迹,进行航迹约束和合并,输出最终航迹。仿真结果显示,算法将3个目标全部检测出的概率可达到90%,具有较好的多目标检测性能。     

基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。     

面向目标的概率多假设跟踪算法

 概率多假设跟踪(PMHT)算法由于其计算量与目标和量测的个数成线性关系而成为一种重要的数据关联方法,但该算法采用的是一种面向量测的参数模型,容易受到杂波的干扰。针对这个问题,提出一种面向目标的PMHT（TO/PMHT）算法,将量测与目标的距离作为权重,使计算出的后验关联概率能够真实地反映量测和目标的关联可能性。通过多种典型环境的仿真计算表明：TO/PMHT算法和面向量测的PMHT算法相比,跟踪性能有了明显的提高;与多假设跟踪(MHT)算法相比,在保持跟踪性能的同时,极大地提高了计算效率。     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

非线性椭球集员滤波及其在故障诊断中的应用

 针对带有未知但有界噪声的非线性系统，提出一种椭球集员滤波算法，并将其应用于保证故障检测与隔离。对非线性状态方程和量测方程进行泰勒展开之后，通过区间分析的方法给出线性化余项存在区域的盒子外界描述。假设过程和量测噪声由盒子限界，在算法的时间更新和量测更新过程中，分别计算包含椭球与线段的向量和及椭球与带的交的次最小容积椭球。在椭球集员滤波算法的基础之上，给出传感器故障检测与隔离的方法。由于集员滤波是保证状态估计，因而基于集员滤波算法的故障检测与隔离方法也具有保证性，即如果发出故障警报，则一定有故障发生。一个二维非线性系统的例子说明了该方法的有效性。     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。     

杂波环境下基于数据压缩的多传感器容积滤波算法

针对杂波环境下非线性系统中多传感器多目标跟踪问题,基于广义多维分配(S-D分配)规则获取最佳的量测划分,通过多传感器数据压缩技术得到等效量测点与等效量测协方差,结合容积卡尔曼滤波原理实现多目标跟踪,提出了一种基于数据压缩的多传感器容积滤波算法(SD-DCCKF)。仿真结果表明:相对已有算法,SDDCCKF不仅避免了因模型线性化误差导致的滤波发散问题,而且克服了算法在高维系统中数值不稳定的缺点,算法估计精度较高,收敛速度较快,能够更加有效地解决非线性系统中的多目标跟踪问题。     

一种基于径向加速度的Singer-EKF机动目标跟踪算法

针对雷达均不能提供目标加速度信息,在目标机动时会出现跟踪精度差甚至跟踪发散的问题,提出一种基于径向加速度的Singer-EKF算法。该算法在信号处理阶段利用Radon-Ambiguity变换（RAT）估计出目标的径向加速度,并通过坐标转换将其引入量测向量中,然后采用基于Singer模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法实现机动目标的跟踪。仿真验证了该方法的有效性,并与传统的不带径向加速度的扩展卡尔曼滤波（EKF）方法进行了比较,结果表明该方法在径向距离、位置、加速度和速度估计精度方面都有所提高。     

一种改进的GPS动态定位滤波方法

针对GPS接收机能够测量卫星信号的多普勒频率的特性,亦即能够测量三维速度的特性,引入了一种改进的GPS定位系统滤波算法。首先,根据机动载体的"当前"统计模型建立了系统状态方程;然后,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点建立了系统的量测方程;最后,给出了标准的卡尔曼滤波算法模型并详细描述了算法的推导过程。仿真结果表明,改进算法相对于以前的算法无论是在精度和跟踪速度方面都有较大的提高。     

基于CAD模型的碳纤维复合材料天线反射面精度测量

针对天线反射面研制过程中的精度测量,提出一种基于CAD模型的自动测量技术和反射面数据处理技术的精度测量方法。在测点均匀布局规划和工件与模型对齐的基础上,自动获取反射面的完整测量数据,利用最优化算法使实测数据和理论模型达到最佳匹配,实现反射面面形精度的准确评价并获得变换矩阵。最终通过偏差矢量图表达天线反射面的面形偏差趋势,并利用获得的变换矩阵修正加工基准,有效保证了反射面的成型精度和加工精度,工程应用表明该方法较好地满足了反射面制造过程中的测量需求。     

改进联邦滤波器在小卫星姿态确定中的应用

采用微小卫星姿态运动学、动力学方程,以磁强计／太阳敏感器为姿态敏感器进行姿态确定,研究了一种基于融合反馈的改进联邦滤波算法,提出了一种基于观测新息修改的信息分配原则。给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程,并对观测矢量进行推导,获得了基于角速度的观测方程,丰富了观测模型。仿真结果表明：基于角速度观测方程的引入,增强了观测信息的利用率,进而提高了姿态确定的精度,降低了计算量,保证了可靠性。     

单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究

为降低单兵制导火箭弹的成本,同时确保其具有较高的命中精度,进行了单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究。首先,推导了视线角速度的解耦公式,去除了导引头测量信息中耦合的弹体姿态信息;然后,建立了视线运动方程和测量模型,为了解决测量信息与弹目距离和接近速度的弱相关性,使用一个时变Gauss-Markov随机向量代替视线运动方程中的非线性部分,采用UKF滤波方法得到可用于制导控制律设计的视线角速度的实时估计值;最后,通过正交仿真验证了所设计的单兵火箭弹捷联导引滤波方法的可行性。     

基于盲源分离的Multi-Rate DS/CDMA信号 扩频序列盲估计

通过分析Multi-Rate DS/CDMA信号特性,建立的Multi-Rate DS/CDMA系统模型与线性混合的盲源分离模型一致,针对异、同步信号的不同特性,提出不同循环分段降维方法:对异步系统而言,采用2倍扩频周期为间隔对接收信号进行分割,利用Fast-ICA算法盲估计同一扩频周期用户的扩频序列,基于矢量2范数基础上估计各用户失步时间,并依此截取得到各用户的实际扩频序列,然后,循环至次大扩频周期进行盲估计,同时根据估计波形相似度归一化衡量函数消除最大周期分段序列,求解次大周期用户扩频序列,直至循环结束。对同步系统则以单倍最大扩频周期为间隔对接收信号进行分割,然后进行盲估计及降维处理。理论分析和仿真结果验证了本文方法的有效性。     

Spacecraft attitude/rate estimation using vector-aided GPSobservations

A sequential filtering algorithm is presented for spacecraft attitude and attitude-rate estimation from Global Positioning System (GPS) differential carrier phase measurements. A third-order, minimal-parameter method for solving the attitude matrix kinematic equation is used to parameterize the state of the filter, which renders the resulting estimator computationally efficient. Borrowing from tracking theory concepts, the angular acceleration is modeled as an exponentially autocorrelated stochastic process, thus avoiding the use of the uncertain spacecraft dynamic model. The new formulation facilitates the use of aiding vector observations in a unified filtering algorithm, which can enhance the robustness and accuracy of the method. Numerical examples are used to demonstrate the performance of the method     

基于SAPSO算法的异步电动机参数辨识

异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SAPSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机dq坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。     

有效性因子在卫星姿控系统集成故障诊断与容错控制中的应用

 研究了在轨卫星姿态控制系统(ACS)发生可修复性故障状况下的集成故障诊断与容错控制。考虑执行机构和敏感器分别或同时出现故障,相应地分别或同时在姿态动力学和运动学方程引入控制有效性因子和测量有效性因子,利用二级卡尔曼滤波算法求解其值,以说明系统的控制以及测量的有效程度。采用统计假设检验通过其幅值变化判断系统是否存在故障,当故障发生时,引入重构容错控制器对原控制器进行补偿控制。建立卫星闭环姿态控制系统对算法进行了仿真验证,仿真结果表明该算法快速可靠,能够满足在轨卫星姿态控制系统故障状况下的性能要求。