一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法

为解决编队内各目标航迹精细关联的难题,按照编队目标航迹的特点,结合误差估计技术及航迹关联技术,提出了一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法,该算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,并按编队中心航迹完成编队航迹的整体预关联,然后基于编队航迹状态识别模型,搜索或建立分辩状态最接近的预关联编队航迹,并基于编队航迹系统误差估计模型和误差确认模型,获得最终的系统误差估计值,自动完成系统误差补偿,最后利用传统的航迹关联算法进行编队航迹的精细关联。经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法和基于航迹迭代的航迹对准关联算法相比,该算法具有耗时少、关联性能有效稳定等综合优势,能较好的满足工程上对系统误差下编队内目标航迹的精确关联需求。     

基于ICP的稳态部分可辨编队目标精细跟踪算法

针对稳态编队在部分可辨条件下精细跟踪的难题,提出了一种基于迭代就近点(ICP)的稳态部分可辨编队精细跟踪算法。首先将ICP算法思想应用于编队成员拓扑的点航关联中,将k时刻的位置状态估计通过最近点循环迭代逼近k+1时刻的量测,在关联判决时采用双门限原则应对部分可辨所带来的漏观测问题,以提高关联时的容错性能;进而采用概率最近邻对漏观测航迹进行填补,以进一步保证跟踪的可靠性;最后,采用多模型法实现编队成员航迹滤波更新,以保证航迹的跟踪滤波精度。仿真结果表明,与现有的基于模版匹配的编队目标跟踪算法以及经典的多假设多目标跟踪算法相比,该算法具有较高的跟踪可靠性与精度,且在编队拓扑发生缓慢变化时具有更高的正确跟踪率。     

基于补偿最小二乘的航天器轨道确定方法研究

航天器动力学模型误差是降低轨道确定精度的关键因素之一,文章将航天器动力学模型中的模型误差转化为测量模型的系统误差,建立了测量方程的部分线性模型;并根据补偿最小二乘原理,推导了部分线性模型参数估计方法,并证明了相关性质。仿真试验表明:部分线性模型更接近测量数据的真实表现;基于补偿最小二乘的航天器轨道改进方法能有效逼近航天器状态真值,定轨精度显著优于传统最小二乘估计。     

多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

基于状态量扩维的旋转式捷联惯导系统精对准方法

初始对准是旋转式捷联惯导系统（SINS）的关键技术之一。传统旋转式捷联惯导精对准方法多采用10维模型,该模型的精对准精度不能满足导航精度要求。针对此问题,提出了一种基于状态量扩维的旋转式捷联惯导系统精对准方法。首先,将陀螺和加速度计标度因数误差、安装误差扩展为状态变量,建立了28维的精对准模型;然后,对旋转过程中各状态量的可观测度进行分析,根据分析结果将模型优化为13维;最后,采用卡尔曼滤波实现了旋转式捷联惯导系统的精对准。仿真结果表明,与传统初始对准方法相比,该方法能有效提高姿态对准精度,并估计出更多陀螺误差项。      

提高卫星自主导航精度的滤波算法和仿真

如何实时准确地对系统误差进行估计和校准提高基于“地-日-月”测量的卫星自主导航精度的一个重要途径。针对这一问题,将系统误差作为新增的状态向量,设计了轨道参数状态与系统误差状态解耦估计的两步滤波算法,该算法在估计轨道参数的同时校准系统误差,数学仿真结果表明,采用文章所提出的滤波算法可以将自主导航的位置精度从10km(3σ)量级提高到300m(3σ)左右。     

网络瞄准中的异步传感器空间配准算法

针对现有异步空间配准算法在目标机动时无法准确估计传感器系统误差的问题,研究了一种基于内插外推时间配准的异步传感器空间配准算法.该算法首先采用内插外推时间配准算法实现两传感器的数据同步,随后根据时间配准结果构建伪量测方程.不同于其他文献根据目标状态向量和时间差求解加权系数,从而构造与目标运动状态无关的伪量测方程的方法,该算法的伪量测方程构建过程与目标状态向量无关,且可以证明由时间配准结果构造的伪量测也与目标状态无关.因此该算法可有效解决目标机动条件下的异步传感器空间配准问题.仿真实验验证了该算法在目标作蛇形机动的条件下仍然可准确地对传感器的系统误差进行估计.     

基于雷达测距和测速的GEO目标实时关联算法

针对航迹密集情况下地球同步轨道（GEO）目标容易关联错误的问题，提出了一种基于雷达测距和测速二维判决的GEO目标实时关联算法。利用空间目标两行轨道根数（TLE）建立待关联初始库属目标集；根据空间目标轨道预报误差扩散规律设置粗关联门限，得到二次关联库属目标集；利用雷达测距和测速精度高的特点构建二次关联代价函数，根据归一化加权均方根误差最小原则得到关联结果。仿真结果表明：该算法在目标航迹密集的情况下取得了较好的关联效果，具有较高的关联正确率。     

含有建模和测量误差的卫星自主定轨系统能观性分析

影响卫星自主轨道确定精度的主要因素包括动力学建模误差及测量误差。考虑动力学模型及测量均存在系统误差时，解决问题的一个途径是将这两种系统误差与卫星运动状态构成扩增状态后一同估计。为了保证滤波的稳定，就必须对此扩增系统的能观性进行分析。基于非线性系统的局部弱能观性理论，分析并给出了无摄动条件下单星自主定轨系统中卫星运动状态、建模误差及测量误差均能观的充要条件，即当轨道为圆轨道时增广系统处处不能观，当轨道不为圆轨道时处处能观。最后通过仿真算例对结论进行了验证，仿真结果显示对于非圆轨道，当建模误差及测量误差均为常值或慢时变时，采用扩展卡尔曼滤波算法对增广系统的状态估计是有效的。     

脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。      

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。      

数据丢包和量化约束下的分布式滚动时域估计

针对网络约束问题，对带丢包和量化的网络化系统分布式状态估计进行了研究。用一组满足Bernouli分布的随机变量来描述丢包现象，采用预测补偿机制进行丢包补偿。将数据量化引入的误差描述为观测方程中的参数不确定性，通过求解固定时域内的min-max问题，得到局部估计器。对局部估计器的稳定性进行研究，给出了误差范数平方的期望收敛的充分条件。推导了局部估计器误差协方差上界的递推公式，在此基础上，应用协方差交叉（CI）融合算法得到了分布式融合估计器。仿真结果表明，所提算法能够有效减小数据丢包和量化对状态估计的影响。      

航天器扫描镜成像位置误差补偿技术

研究地球静止轨道航天器两自由度扫描镜成像位置误差补偿问题,即通过对扫描角的补偿,使光轴在地球表面的成像点位置与标称位置相同,消除探测区域的位置偏差.在考虑扫描镜法线偏移、姿态偏差以及轨道误差条件下,推导了光轴成像点的地心经纬度计算公式.给出了上述3类误差的具体描述方式,并分析了各种误差对光轴成像点位置的影响关系.基于角度误差的小量假设条件,给出了扫描镜的步进角/扫描角补偿量的显式算法.针对法线偏移信息一般难以准确测量的问题,提出了一种利用扫描镜在特定工作模式下的光轴惯性空间定向能力和法线偏移的长周期特性对其进行估计的方法.仿真结果表明,所提出的补偿方案和算法能够显著提高成像点位置精度.     

航天器初始飞行段雷测系统误差估计方法与算法

在航天器初始飞行段的跟踪数据中,假设光测数据含有常值系统误差,连续波雷达系统的距离和／差数据含有二次项系统误差和折射残差,距离和／差变化率数据含有线性系统误差和折射残差。利用样条函数表示轨道,建立了系统误差和航天器轨道的非线性模型,给出了系统误差和轨道的高精度估计方法和算法。     

基于地心坐标系的多传感器动态偏差估计算法

配准是多传感器系统进行数据融合必不可少的处理过程.使用一种新的基于地心地固(ECEF, Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系的多传感器配准算法,能对传感器的动态偏差进行估计,同时充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响.首先利用多传感器的局部航迹数据来构造关于传感器偏差的伪测量模型,其噪声满足零均值高斯白噪声特性,协方差信息也易于计算,然后使用序贯卡尔曼滤波算法(SKF, Sequential Kalman Filter)对偏差进行动态估计.当传感器偏差恒定时,算法经过简单修改后依然适用.最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新算法能有效地进行传感器配准.      

一种巡视器惯性/视觉组合导航新方法

在以运动参数误差为状态量、视觉导航与惯导导航相对运动参数差为观测量 的传统惯性/视觉组合导航方法中, 为解决相对运动参数同时与前后两个时 刻状态相关的问题, 采用将前一时刻位置和姿态误差增广到状态量中的方法, 并且假设增广的状态量为常值, 导致状态模型中引入了较大的误差. 基于 真实位置、姿态建立观测量误差模型, 导致观测量同时与前后两个时刻的状 态相关. 本文以惯导误差方程为状态模型, 采用四元数差形式的相对运动 参数差作为观测量, 基于上一时刻组合导航位置、姿态估计值建立观测量误 差模型, 实现了状态的增广, 并使得量测信息仅与当前时刻的位置误差和平 台失准角相关, 克服了状态模型误差较大的问题. 月面仿真和地面模拟实验 均表明, 该方法能够达到较高的位置和姿态估计精度.      

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。