粒子滤波评述

以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao\|Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。     

H∞滤波与粒子滤波在SINS传递对准方面的比较研究

为提高传递对准的精确性和鲁棒性,将H∞滤波和粒子滤波运用到SINS动基座传递对准,并对H∞滤波和粒子滤波应用于传递对准的鲁棒效果进行了比较。仿真结果表明,在有色噪声和白噪声强度较小时,两种滤波方法的滤波精度差别不大,但当有色噪声和白噪声强度较大时,粒子滤波精度优于H∞滤波。并且就估计精度而言,其鲁棒性优于H∞滤波,但H∞滤波的估计速度优于粒子滤波。     

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。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。     

跟瞄激光雷达扫描图像的实时滤波算法

为实现跟瞄激光雷达的高精度实时跟瞄,对雷达三维信息实时滤波算法进行了研究。对方位信息,用卡尔曼滤波算法滤波,在保证实时性的同时获得了较好的滤波效果;对距离信息,用去边缘点3×3小窗口中值滤波算法,实现了对距离信息的准实时性滤波。研究表明:该信息处理滤波算法既有优良的滤波性能,又能保证实时性,可提高测角和测距精度,改善整机的实时跟踪性能。     

二维时频面的MTI滤波算法研究

分析了传统的动目标显示（MTI）滤波算法的缺陷，提出了一种二维时频面的MTI滤波算法，该方法利用时频分析多通道滤波和时频局域化的特点，在时频平面内进行二维滤波，从而获得良好的杂波抑制能力，且具备 的自适应性和鲁棒性，最后，根据实验结果给出了此种滤波算法与其他滤波算法的对比效果。     

自适应三维极化滤波

三维极化滤波能够更好地利用空域信息,在极化域-空域联合滤波,因此能够抑制二维正交极化滤波不能滤除的干扰,达到更好的滤波效果.实际应用中,信号通常是未知的或者变化的,要达到好的滤波效果,必须实时更新滤波参数.针对未知的或缓变的信号环境,提出了一种自适应三维极化滤波算法,利用历史杂波数据来估计杂波的极化信息,据此对天线进行调整,以对接收信号滤波.最后通过Matlab仿真验证了该算法的有效性.     

一种改进的INS／GPS组合导航鲁棒H∞多重渐消容错滤波算法

在对适用于INS/GPS组合导航的H∞滤波方法进行了深入研究基础上,提出了一种改进的H∞多重渐消容错滤波算法.首先给出了H∞滤波算法,然后对渐消记忆滤波方法进行了有效的改进,提出了多重渐消因子矩阵对称加权的滤波算法和残差归一化的多重渐消滤波方法,有效避免了残差量级差别所导致的残差检测失效和修正作用失配,最后提出了一种双重故障检测的容错策略,构造了改进的鲁棒H∞容错滤波器.仿真结果表明,改进的H∞容错滤波方法较常规Kalman滤波对系统模型和噪声的不确定干扰具有很强的鲁棒性,在有色噪声情况下具有高于常规Kalman滤波的精度,对于故障具有较强的检测能力和较好的组合效果,更加贴近于工程应用需求.     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

飞行器视觉导航的H∞滤波

提出了用H∞滤波估计飞行器视觉导航参数.由安装在飞行器上的摄像机获取地面图像,结合飞行器的动力学和运动学方程,构成了一个非线性Kal-man滤波模型.针对非线性模型线性化引入误差以及随机噪声建模不准确的问题,设计了H∞滤波器对组合系统进行滤波估计,并与推广Kalman滤波进行比较.仿真结果表明,H∞滤波的性能优于推广卡尔曼滤波.     

一种新的强跟踪H∞滤波方法研究及应用

针对常规H∞滤波跟踪机动过程能力较弱的问题,提出了一种新的强跟踪H∞滤波算法,该滤波算法具有较好的姿态跟踪能力,并保持了H∞滤波模型简单、鲁棒性好的优点.文中通过研究基于强跟踪H∞滤波方法的GPS/INS对准,实现空中机动条件下的惯导系统初始对准.对该算法进行仿真验证,测试结果表明,采用基于H∞的强跟踪滤波可以较好地提...     

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。     

用渐消卡尔曼滤波器防止捷联惯导系统滤波发散

为有效防止捷联惯导系统滤波发散,根据卡尔曼滤波原理研究了滤波发散的原因,引入了渐消卡尔曼滤波和遗忘因子。对常规卡尔曼滤波器和渐消卡尔曼滤波器的滤波进行的仿真结果表明,采用渐消卡尔曼滤波器在工程上可解决捷联惯导系统滤波发散。     

Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究

Kalman滤波方法是理论成熟和工程应用广泛的估计方法。但在工程实际中，因原始数据质量和各种初始条件的变化，Kalman滤波经常出现不收敛的现象，尽管理论上有许多克服滤波发散的机制，但工程应用效果并不明显。本文从数据残差入手，提出了改进增益矩阵的滤波方法。经仿真计算证明，该方法有效的解决了滤波发散问题，并极大的提高了估计精度。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

基于平移不变量的激光陀螺信号快速滤波方法

为提高激光陀螺的测量精度,提出了一种平移不变量小波快速滤波方法。对信号作循环平移,进行软(硬)阈值小波消噪处理再作逆平移,通过多次“平移——滤波——逆平移”过程,最后平均所获结果,有效消除软阈值小波滤波中的伪吉布斯现象。讨论了算法中平移量对滤波效果和计算复杂度的影响。用Allan方差法对一组激光陀螺实测零漂信号的不同方法滤波效果分析结果表明,该滤波法能在不影响滤波效果的前提下较大幅度减少计算量。     

中心差分Kalman滤波方法在X射线脉冲星导航中的应用

由于脉冲星脉冲到达时间的测量需要较长时间,基于传统的扩展Kalman滤波的X射线脉 冲星定轨方法精度较低。为此,提出了将中心差分Kalman滤波应用于X射线脉冲星导航中, 利用中心差分Kalman滤波替代扩展Kalman滤波,通过结合航天器轨道动力学模型和脉冲星观 测信息进行定轨。仿真结果表明,中心差分Kalman滤波方法的定轨精度高于扩展Kalman滤波 方法。     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

复杂电磁环境下组网雷达对隐身目标的跟踪研究

在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。     

航天测量船外测数据的滤波算法

航天测量船在航天测控中占有非常重要的地位,为提高航天测量船外测数据的光滑度,在小波滤波和样条函数滤波的基础上,通过建立分解尺度和阈值的选取原则,提出了船载外测数据的滤波算法.该算法在滤波的同时,成功地分离出随机误差和船摇修正残差,显著地改进了现有的船载外测数据修正结果.实例和仿真结果表明这是一种比较理想的船载外测数据滤波算法.