模型参数扰动下的火星大气进入鲁棒状态估计方法

针对火星大气进入段模型参数扰动及动力学系统的强非线性影响导航系统状态精确估计问题，提出了一种模型参数扰动下的鲁棒插值滤波（DDF）方法。该方法在传统插值滤波方法代价函数的基础上，通过把扰动参数对状态估计精度影响的度量矩阵乘积的迹增广到代价函数，推导了具有解析滤波增益形式的鲁棒插值滤波方法。同时，通过实时计算进入过程中导航系统的非线性，基于系统非线性度给出了鲁棒插值滤波方法阶次自适应选取准则。只在系统强非线性阶段采用高阶鲁棒插值滤波方法，既保证状态估计精度，同时满足导航系统实时性需求。仿真结果表明，提出的鲁棒插值滤波方法比传统的一阶插值滤波方法估计精度更高，能达到二阶鲁棒插值滤波方法的估计精度，比整个进入过程采用二阶鲁棒插值滤波方法具有更高的解算效率。     

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。     

自适应SCKF在高动态COMPASS信号参数估计中的应用

高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。     

相干通信中的非线性滤波

本文讨论相干通信中的非线性滤波问题。文中应用扩大状态变量方法建立了非线性估计模型。重点讨论了条件福克一普朗克(Fokker—Planck)方程,由此导出了估计方程和方差方程,从而构造出条件均值滤波算法。应用这种算法得出了由高斯白噪声策动的角调信号通过理想信道和随机时变信道后的非线性最佳相位估计器。计算机模拟结果证明了理论分析的有效性。     

基于递推最小模型误差估计的机动目标跟踪

将非线性系统递推最小模型误差估计用于机动目标跟踪 ,有效地解决了基于Kalman滤波的跟踪算法对机动模型的依赖性和非线性跟踪的不稳定性问题。仿真结果表明 ,该估计方法能适应不同的机动方式、精度高、跟踪快速 ,具有重要的工程应用价值     

Rao—Blackwellized粒子滤波在SINS／GPS深组合导航系统中的应用研究

在组合导航系统数据处理中,有时会出现线性非线性混合模型的高维滤波问题,此时采用传统的线性卡尔曼滤波无法直接处理,而一般的非线性粒子滤波计算量往往很大,难以满足导航系统实时性要求.因此,本文提出了利用Rao-Blackwellized(R B)思想对上述组合导航滤波模型进行分块处理,对于线性子空间采用卡尔曼滤波方法,对于非线性子空间采用粒子滤波方法.优化处理后的粒子滤波维数从20减少到3,使抽样所需的粒子数大大减少.通过仿真验证表明,在选取相同粒子数目前提下,本算法的滤波精度明显提高,并有效保证了导航计算的实时性.     

非线性估计理论的最新进展

扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法，然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷，这些问题起源于。EKF采用了Taylor展开近似。在阐明非线性估计的本质，剖析EKF等传统方法的特点及缺陷的基础上，从非线性估计革新的两条发展思路——非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发，分别对插值滤波、Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波这四种近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性，将非线性估计最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现，指出各方法的现存问题、发展潜力和最具可实现性的发展方向。同时强调了各种算法的选取须根据具体应用场合和条件，在主要性能指标之间综合权衡。     

无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

基于修iE Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(uKF)设计了一种全姿态估计算法.修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用于全姿态运动情况.利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现象的发生.UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计.本文针对"陀螺 矢量观测"这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器.状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变,引起姿态估计器的滤波波动.为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定

为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求.     

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。     

基于预警卫星观测数据的弹道重构算法研究

地球静止轨道顶警卫星弹道重构是弹道导弹防御的一个重要环节，利用基于Stirting插值逼近的非线性KALMAN滤波方法，对凝视型弹道重构算法进行了研究。在对导弹动力学模型分析的基础上，建立了弹道状态方程组和观测方程组，并对滤波计算中的初值选取，参数变换进行了讨论。滤波计算中的初值选取所用的多项式拟合方法，可以进行扫描型弹道重构的实现，但精度不高。通过仿真计算，对算法的可行性进行了验证。     

MSCMG框架伺服系统非线性摩擦力矩建模与实验研究

在磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)中,由于陀螺耦合力矩的影响,使得陀螺框架系统的摩擦力矩随着陀螺输出力矩和框架角位置的不同而发生变化,为了实现控制力矩陀螺输出力矩的高精度控制,需要对摩擦力矩进行精确建模。对控制力矩陀螺框架系统进行了动力学研究,分析了摩擦力矩随陀螺输出力矩和框架角位置的变化机理和变化规律,并据此建立了磁悬浮控制力矩陀螺框架系统的非线性摩擦力矩模型和非线性动力学模型。用实验数据对非线性动力学模型参数进行了最优最小二乘辨识,并用所得到的模型进行实际数据分析和仿真研究,仿真结果与实际实验数据非常吻合,验证了所建立模型的正确性和有效性。     

基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型

发展了一种基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型。着重探讨了基于CFD／CSD耦合计算的Volterra核辨识方法。CFD／CSD耦合计算采用了一种简单的动网格快速生成方法，气动网格与结构网格节点间的物理信息交换采用一种改进的CVT方法。通过与CFD／CSD直接计算的结果对比，表明非定常气动力Volterra级数模型是一种效率高、精度好、能描述非线性、便于使用的降阶模型，特别适用于预测结构做非定常运动下的非定常气动力。     

基于非线性动态逆方法的TF/TA控制器设计

为了增强巡航导弹的低空突防能力，应用非线性动态逆原理设计了具有纵向和侧向解耦能力的TF／TA控制器。这种方法利用了反馈线性化理论，研究通过非线性反馈或动态补偿的方法，将非线性系统变换为线性系统(伪线性系统)，然后再按线性系统理论完成系统的各种控制目标设计。由于巡航导弹模型的复杂非线性，本文提出了一种简化方法。针对其各状态变量的时间响应特性不同，采取了分阶控制的方法，将TF／TA控制器分解为内环、中环和外环三层分别设计，这样大大简化了控制器设计的复杂性。最后以某巡航弹为例进行了全系统仿真，仿真结果表明，用非线性动态逆方法设计的TF／TA控制器具有良好的纵侧向解耦能力和快速响应能力。导弹能够准确地跟踪地形轮廓飞行，而且可以有效地绕过地形中的相对高处，并且系统对参数摄动具有一定的鲁棒性。     

预警卫星对主动段弹道跟踪算法研究

针对预警卫星视线（LOS，Line-of-Sight）测量下对弹道导弹目标的跟踪问题，传统的方法（如EKF）存在易发散、不稳定的现象。引入一种更为稳健和有效的滤波估计算法UKF，其通过特别选取一些样点，给出随机变量经过非线性变化后的均值和方差，从而得到滤波器基于非线性方程的更新，避免了非线性方程的线性化。解析表达了导弹推力加速度值和导弹在重力作用下姿态的变化特性，提出了基于弹体旋转的主动段运动方程。通过Mortte-Carlo仿真，与其它算法比较，说明该算法跟踪性能更好，在空间预警系统应用中具有较好的适应能力。     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。