基于QR分解的快速解算初始整周模糊度方法的研究

GPS初始整周模糊度的求解是利用载波相位进行测量时的关键问题。本文采用了QR分解的方法对双差观测方程中指向卫星的方向矩阵进行QR分解，应用已知基线长度的约束条件依次确定出方程中各模糊度的可能值并建立起模糊度的搜索范围，最后综合基线和方差等简单的约束条件作为检验方法，有效地剔除不合理的模糊度组合。由于该方法不需要确定模糊度的浮点解，且能大大减小整周模糊度的搜索范围，所以使得整周模糊度的解算时间大大减少。文中应用经过双差处理后GPS接收机的实测数据，实现和验证了该算法的有效性。实验结果表明，该算法能快速准确地解算出整周模糊度解。     

一种新的整周模糊度快速求解算法

快速求解整周模糊度是利用GPS载波相位进行精确相对定位的关键技术.基于LAMBDA算法和FASF算法,提出了一种新的整周模糊度快速求解算法.该算法充分结合LAMBDA算法和FASF算法的优点,首先运用LAMBDA算法中的空间变换的思想,然后利用FASF算法的模糊度搜索技术,提高了模糊度求解效率.通过对1 km左右基线的相对定位实验表明:算法利用几个历元的数据可以正确地求解模糊度,使基线精度达到亚厘米级.     

应用约束条件快速解算整周模糊度

ＧＰＳ载波相位测量用于解算载体的航向和姿态时必需解决的问题之一就是整周模糊度的确定。近年来提出了多种模糊度的解算法方法，但对ＧＰＳ航姿系统来说，若能利用固有的约束条件则会使模糊度问题变得简单且快速有效。在详细分析了几种约束条件的基础上，文中探讨了如何合理 这些约束条件来减小模糊度的搜索范围，以加快模糊度的解算速度，并对检验方法作了改进。通过仿真结果对文中方法进行了检验。     

用正则化方法快速求解中长基线网络RTK模糊度

提出了采用选权拟和的正则化新方法，利用参考站坐标准确已知的条件作为约束，设计出正则化矩阵，使法矩阵的病态性得到了改善，只用几个历元的数据求解，能较准确得到模糊度的浮点解，在此基础上结合LAMBDA方法可以快速地确定整周模糊度。以4条中长基线的实测数据为例，新方法用3个历元的单频L1数据就能求解出整周模糊度，且成功率为100％。与现有方法相比，新方法可采用单频GPS数据实现中长基线GPS网络RTK的整数模糊度快速解算。     

提高GPS单频相位模糊度解算成功率的新方法

相位模糊度的成功解算是应用单频接收机进行高精度快速定位的关键。为了提高整周模糊度解算成功率,本文提出了一种新的算法,包括两项措施：(1)针对仅由几个历元组成的双差法方程系数阵存在着较严重病态性的结构特性,合理设计正则化矩阵,并在此基础上运用截断奇异值法求解模糊度实数解,使模糊度实数解更稳定和可靠,接近真实值;(2)在用最小二乘降相关平差(Least—squares ambiguity decorrrelation adiustment,LAMB—DA)方法进行模糊度搜索时,在Ratio检验的基础上,应用2个分析和比较的准则,对输出的多组候选整数模糊度向量进行分析和比较,甄别出正确的整数模糊度向量。算例表明,新方法不但缩短了模糊度解算所需要的观测时间,提高了模糊度实数解的可靠性和精度,而且显著地提高了整周模糊度解算的成功率。本文为单频接收机在高精度快速动态定位甚至实时定位等方面的广泛应用,提供了新的研究思路。     

单历元确定GPS整周模糊度的分析

介绍一种单历元确定GPS整周模糊度的方法。首先利用双频P码伪距（或高精度C／A码）和相位观测值的单历元数据确定GPS相位观测值宽波模糊度，进而确定L1，L2模糊度的算法，通过实例计算分析宽波本身的计算精度、确定方法和基线解精度，对于根据宽波基线获得的L1，L2模糊度解的精度也进行了分析，表明在宽波模糊度确定后，L1，L2模糊度解可以较容易地得到。因此这一方法可应用于高精度GPS动态定位中。     

载波相位差分GPS/惯性组合导航

载波相位测量是目前测量精度最高的测量方法，所以载波相位差分ＧＰＳ同惯导组合能获得高精度的导航系统。但载波相位测量需要确定整周模糊度，现在已探索出多种算整周模糊度的方法，但这些方法而且需要一定的解算时间。文中提出了把模糊度作为状态变量进行组合的方法，用整周模糊度的浮点解同样可得到较高精度的导航系统。仿真结果表明，该方法是行之有效的，扩大了组合系统的应用范围，对航空、航天、铁路、航海等载体的高精度导航     

基于天文观测技术的惯性导航系统的空中对准

提出了一种基于CCD星敏感器的捷联惯性导航系统的空中对准方法.应用双线性方程求解被观测星在星敏感器坐标系中的坐标值及传统最小二乘微分校正法求解捷联惯性导航的姿态,该姿态值与捷联惯性导航解算姿态的差值就是惯性导航系统的失准角.作为Kalman滤波器的观测量,计算机仿真结果表明,天文姿态信息有效地校正了陀螺漂移和初始失准角引起的位置和速度误差.     

基于改进EKF的IMU动态误差抑制

惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题，本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter, EKF）算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器（Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF），借助于二阶巴特沃斯低通滤波器（Butterworth filter, BF）对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现，经过几种实验对比验证，结果表明：在EKF单独作用时，其数据方差较大，遇到震动干扰时，瞬时值误差较大；在无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）单独作用时，虽然其并不依赖初始噪音参数，其数据方差比EKF小，但还不足以满足要求；在加入BF后，数据方差明显减小，瞬时误差被大幅抑制，增强了系统的稳定性、抗干扰能力。     

基线比值法相位解模糊算法

研究了由N-1个等比值双基线系统组成的N基线测向系统的相位解模糊算法。对每个双基线系统（Pnλ0/2,Pn＋1λ0/2）在（-p/2,p/2）,（-q/2,q/2）范围内进行一维整数搜索,寻找出一组相位模糊解（k0n,l0n）,根据二元一次不定方程,得到该双基线系统的模糊解,解的组数为Pn,Pn＋1的最大公约数（Greatest common divisor,GCD）,然后寻找由（P1λ0/2,P2λ0/2,P3λ0/3）构成的三基线系统的相位模糊解,解的组数为P1,P2和P3的最大公约数。以此类推,可得N基线系统的相位模糊解,如P1,P2,…,PN的最大公约数为1,那么就可得到惟一解,实现相位无模糊。该算法的计算量小,便于工程实现,仿真结果表明了算法的有效性。     

采用逐次正交化法的最优分布式Kalman滤波器

为解决大系统中应用整体式Kalman滤波遇到的非实时性难题,本文提出一种能保持最优的分布式Kalman滤波计算方法——逐次正交化法。这是一种适合多微机并行计算的最优算法,确保滤波的“实时性”,优于一般次优分布式Kalman滤波器。     

自适应阵列天线中应用Kalman补偿算法的探讨

为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时,由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵列天线性能的损失,本文引入Kalman补偿算法,即自适应Kalman渐消记忆滤波算法及自适应Kalman参量识别滤波算法,获得了有益的结果。最后在上述两种算法的基础上,导出了一种新的算法,该算法具有上述两种算法的优点。     

序列图像背景重建方法

研究了基于Kalman滤波理论的有色噪声滤波,探讨了其在序列图像背景重建中的应用。首先针对光线变化对背景的影响,建立背景的二阶滤波方程和观测方程,然后给出有色噪声滤波模型,利用Kalman滤波器对背景进行预测更新。试验结果表明,该方法能迅速更新背景,对光线变化具有良好的适应能力。     

快速传递对准的联邦滤波器设计

在机翼挠曲变形不可忽略的情况下,采用速度加姿态匹配的方法可进行快速传递对准.用于快速传递对准的卡尔曼滤波器的阶数将高达21维,故需要进行大处理量的滤波计算,这将导致快速传递对准所要求的快速滤波更新率得不到满足.针对这一问题,本文提出采用联邦滤波器进行快速传递对准,以解决采用集中滤波器进行快速传递对准时存在的计算量大且滤波更新率低的问题.文中设计了适用于快速传递对准的联邦滤波器结构和算法,建立了机翼挠曲变形模型,推导了速度匹配子滤波器的12阶系统模型及姿态角匹配子滤波器的15阶系统模型.仿真结果表明,在载机进行摇翼机动情况下,采用本文提出的联邦滤波器与采用集中滤波器进行快速传递对准的效果相当,计算量大大减小.     

卡尔曼滤波在某跨声速风洞CTS机构连续动态轨迹捕获试验技术中的应用

外挂物分离轨迹捕获技术是世界上一种先进而且难度较大的风洞试验技术,国内某跨声速风洞捕获轨迹试验装置(CTS)首次对连续动态轨迹捕获实验技术进行了研究。本文首先介绍了该跨声速风洞CTS机构动态轨迹的预测方法,随后对该机构连续动态轨迹同步控制方法的具体实现步骤进行了较为详细的描述,分别介绍了无缓冲和有缓冲的动态轨迹连续同步控制过程及约束条件;在此基础上,针对CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求间矛盾的现实,引入泰勒中值定理,建立卡尔曼滤波(KF)模型,选取适当参数,对天平信号进行动态实时滤波处理,并与传统的位置控制方式进行吹风试验比较。试验结果表明:卡尔曼滤波较好地平衡了CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求之间的矛盾,且分离轨迹的重复性得到了验证,机构风洞吹风试验的效率也大为提高。     

Optimization Algorithm of UWB Positioning for Aircraft Assembly Workshop

Due to the complexity of strong metal interference and multiple occlusions in aircraft assembly workshop,the random "drift"phenomenon often happens in the ultra wide band (UWB)based positioning system.To solve this,a fusion positioning optimization algorithm is proposed based on median filtering,hidden Markov model (HMM)a nd Kalman filtering.Firstly,based on the three-dimensional (3D) median filtering,aqueue optimization method with weights is introduced to smooth the measurement data and eliminate the abnormal value.Secondly,taking Singer model as a reference,a single-dimension acceleration distribution model is designed.In order to further consider the spatial motion characteristics of objects in workshop,the distribution is extended from 1D to 3D,and discretized into the state quantity of HMM.Subsequently,the data obtained by the two methods are fused by taking Kalman filter as an iterator,and then the optimized location solution is obtained based on dynamic weights.Finally,an experiment is conducted in an aircraft assembly workshop.Results show that 99.3% of dynamic positioning errors are less than 15 cm after using the proposed algorithm.Even in the situation with large signal-fluctuation,there are 71.6% of positioning data whose errors are reduced.The random "drift"is greatly decreased.     

利用推广卡尔曼滤波实现纯方位目标跟踪

本文讨论在修正极坐标下利用推广卡尔曼滤波实现纯方位目标跟踪的具体方法。通过采用协方差平方根滤波与变系数衰减记忆滤波,克服了跟踪过程中的计算发散和滤波发散,获得了比较满意的稳定和渐近无偏的估计结果,并利用Z80-CPU配接适当的外部设备实现了实时的跟踪处理。此外,还对纯方位目标跟踪的一些性质进行了分析。     

Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中的应用

研究了磁航向和捷形惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡尔曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡尔曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。