多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器

对于带有相同观测方程和未知噪声统计的非线性多传感器系统,提出了一种基于Sage-Husa估计的自适应UKF滤波算法.该算法利用导出的平稳随机序列的相关函数估计系统观测噪声方差统计R(j),并证明了其收敛性.进而利用Sage-Husa估计算法得到自适应UKF滤波算法.该方法避免了传统Sage和Husa的自适应滤波算法不能处理Q和R均未知的系统的局限性.为了将多传感器信息加以充分利用,提高滤波精度,本文利用加权最小二乘法(WLS),实现了多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器.一个带3传感器非线性系统的仿真例子说明了该算法的有效性.     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

压电主动杆Maxwell动力学建模与鲁棒H∞控制研究(英文)

未来高性能航天器迫切需要基于压电作动的主动减振控制。针对压电作动器和检波器组成的主动杆系统,基于控制目的,推导了作动器Maxwell动力学模型,为了更好的反映检波器噪声和低频较差性能带来的影响,采用同价的SUITE动杆的系统辨识模型设计了H∞控制器,仿真结果表明H∞控制器对100Hz的正弦扰动有效隔离73% (11.4dB),对频带250Hz的白噪声有效隔离70%     

高超声速粘性干扰效应相关性研究

探讨了高超声速粘性干扰效应的相关性理论,采用CFD数值模拟方法对轨道器再 入阶段的粘性干扰效应进行了研究,以此为基础考察了粘性干扰相关参数〖AKν-5〗′ ∞的关联特性。对计算结果的分析表明：〖AKν-5〗′∞能够将轨道器外形气动力 的地面风洞试验数据和飞行试验数据进行有效关联,从而为建立轨道器外形再入气动力天地 换算方法奠定了基础。
     

基于空间算子代数的空间多体系统动力学递推计算

应用空间算子代数方法对空间多体系统进行动力学建模、分析与仿真。空间算子代 数 作为基于李群及旋量方法的算子理论,采用估计理论中卡尔曼滤波及平滑方法,实现了具有 明确物理含义的O(n)计算效率的动力学实时递推求解算法。首先使用空间算子代数理论 对多体系统动力学进行递推形式的描述、建模及分析,并通过与估计理论对比提出了质量矩 阵求逆的高效递推算法,而后基于面向对象技术编制了软件,并通过漂浮基双臂机器人典型 算例的求解,与商业动力学软件Simpack进行对比,验证了软件及算法的正确。结果表明, 空间算子代数方法概念清晰、推导方便,计算效率及精度能够满足工程需求,可用于空间多 体系统动力学实时仿真及控制系统设计。〖JP〗     

受摄椭圆轨道线性相对动力学方程及其运动有界性条件

由于卫星在轨运行要受到各种摄动(特别是J2项摄动)的影响,经典的TH方程并不适合描述椭圆轨道卫星编队的长期运行。基于轨道平根数,推导了考虑J2项一阶摄动的相对轨道动力学方程,给出其近似解,研究了相对运动的有界性条件,最后通过仿真试验验证了该方程。     

时变噪声系统的自适应强跟踪滤波器研究

在目标跟踪过程中,强跟踪滤波可以对目标的突变状态进行较好的跟踪,但由于系统噪声和观测噪声协方差阵是时变的未知量,采用固定数值将会影响目标跟踪的精度,所以需要对两种噪声特征进行在线估计.应用噪声有限记忆自适应算法改进强跟踪滤波,在线自适应估计噪声协方差阵,并提出基于时变噪声系统自适应强跟踪滤波的目标预测算法,提高了对目标状态的估计精度.利用自主研发的全自主足球机器人进行目标跟踪的仿真,结果验证了该算法的有效性.     

VRS网络RTK关键算法与技术及精度分析

针对VRS的特点,对VRS算法中的两个关键问题及技术进行了研究,提 出了一种经过改进的模糊度在线解算方法：首先用伪距宽巷组合计算出宽巷模糊度;再利用 无电离层约束组合解算L1模糊度浮点解;最后用LAMBDA算法搜索和固定L1、
L2模糊度。验证其准确性和可靠性。同时研究分析低阶曲面模型生成综合误差算法, 证明其准确性及可靠性。提出了利用虚拟站与主参考站的综合误差虚拟生成虚拟参考站观测 值的算法。研究采用Ntrip协议进行网络差分信息的传输。最后,通过实地试验测试验证了 自主开发的VRS网络差分系统的准确性和可靠性,其VRS／RTK定位结果的外符合精度为：网 内X方向为2cm,Y方向为4cm,Z方向为6cm,符合精度要求。证明 了该系统能够实现24小时无人值守稳定安全运行。
     

基于最大似然估计的GPS多径估计

当存在多径信号时,基于伪距测最的GPS(Global Position System)定位接收机跟踪的是直射信号和反射信号组成的复合信号的相位.这将造成伪距测量误差和定位误差.提出了一种相关输出的线性模型.在无噪的情况下,多径信号的位置和幅度能够被准确估计.在加性高斯白噪声信道F,利用最小二乘法得到多径信号的位置和幅度的最人似然估计,并对该估计的噪声性能做出了理论沦分析和仿真;分析表明观测间隔和接收信噪比是决定估汁性能的关键.     

用卡尔曼滤波实现单轴跟踪系统的前馈复合控制

在跟踪系统中 ,利用目标单轴向运动加速度的非零均值相关模型可以构造目标的运动学方程 ,用接收机角误差信号和天线座测角传感器信号重构目标位置量测的方法 ,可以组成目标运动的量测方程 ,从而构造关于目标位置、速度、加速度的状态估计器。利用目标机动加速度的当前统计模型 ,则实现了该估计器加速度的均值和方差的自适应滤波估计运算。针对状态方程为上三角阵的特点 ,采用一次一个量测的处理方法 ,对误差协方差阵的传播和更新实现全上三角矩阵因子分解 ,保证了估计器实时运算的数字稳定性。上述技术的综合应用 ,用卡尔曼估计器实现了单轴角跟踪系统的前馈复合控制     

自适应融合IMM的自主无线电载波跟踪算法

针对深空自主无线电接收技术中信噪比(SNR)未知的载波跟踪问题,提出了一种自适应融合的交互式多模型(IMM)算法,可以根据实际环境的信噪比自适应地调节IMM估计器的噪声方差,以实现对未知SNR信号的正常跟踪,并保证频率跟踪精度几乎不受初始噪声方差的影响。在分析系统收敛性的基础上,该算法采用模型概率自适应调整策略,根据系统收敛判断条件自适应地调整IMM模型集中各模型的概率,保证了系统的收敛性,提高了跟踪精度,与广泛使用的Sage-Husa自适应滤波算法相比,收敛时间缩短了一倍左右。     

相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分算法

提出了相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分(UWSSD)算法。在空间平滑差分运算的基础上,对各子阵协方差矩阵采用非对称权值加权处理,破坏差分矩阵的负反对称特性,从而使信源差分协方差矩阵恢复为满秩。差分矩阵中不含相关噪声及非相关源信息,可利用它分辨相关及相干信源,而利用传统子空间算法分辨非相干信源,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源。通过分析差分矩阵的特点,提出了一种无需矩阵特征分解的快速算法。仿真结果表明,UWSSD算法具有较强的噪声抑制能力及信源过载能力。     

一种新的未知相关噪声下的宽带相干信号DOA估计算法

针对具有某种结构的协方差矩阵的未知相关噪声环境,本文提出了一种新的宽带相干信号DOA估计算法。基于这种结构,如Hermitian Toeplitz型,在各个频率点上首先利用空间差分操作去除相关噪声的影响,并构造新矩阵;其次,对新矩阵进行聚焦操作,并给出相干聚焦后的协方差矩阵;最后,利用基于特征结构的DOA估计算法得到相干信号的DOA估计值。理论分析和仿真结果表明了算法的有效性。     

一种自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法及其应用

在被动方式下对目标进行跟踪 ,由于系统的可观性较弱 ,很容易引起状态误差协方差矩阵的过早跳变而导致系统发散。为此 ,本文研究了一种新的卡尔曼滤波算法 -自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水面目标被动跟踪。由于该算法的协方差更新采用状态滤波值计算雅可比矩阵 ,因而具有更好的一致性。仿真结果表明 ,该算法可以克服观测模型线性化误差带来的不良影响 ,改善由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题 ,具有良好的鲁棒性、快速性和精确性。     

压制干扰噪声质量数字测定方法研究

为了检验压制噪声干扰机的性能,研究了基于实际噪声样本数据的噪声质量测定方法.通过跟踪噪声干扰技术的最新进展,深入分析Turner、Daly和Taylor提出的三种噪声质量度量方法的基本原理及各自存在的局限性,提出一种改进的噪声质量数字测定方法.该方法继承了Turher噪声质量在时域度量噪声概率密度函数高斯性科学有效的特...     

卡尔曼平滑在动态推力测量中的应用

本文首次将卡尔曼平滑应用于固体火箭发动机地面热试车时的动态推力测量,提供了一个便于工程应用且有较高精度的动态推力测量新的数据处理方法。首先,根据固体火箭发动机理论推导出了推力的动态模型;研究了噪声方差和初始条件的确定方法及估计的稳定性、敛散性。继而进行了数字仿真试验,并对实际发动机推力采样数据进行了处理。分析与处理结果表明:卡尔曼平滑应用于动态推力测量是行之有效的。     

线性自抗扰控制器的噪声抑制改进研究

针对线性自抗扰控制器对噪声敏感的问题，提出了一种基于预报线性跟踪微分器的噪声抑制自抗扰控制器。首先给出了基于预报思想的线性跟踪微分器的一般形式，并分析了其频域特性；然后以航空飞行器姿态控制为例，设计了二阶预报-跟踪微分自抗扰控制器，并利用控制器疲劳度(Weariness degree)的概念，分析了噪声抑制自抗扰控制器的对噪声的抑制特性及闭环控制频域特性；最后通过飞行器硬件在环仿真(Hardware-in-the-Loop Test)对将该方法与传统惯性滤波器、线性跟踪微分器进行对比。结果表明该方法能有效抑制噪声污染对线性自抗扰控制器闭环特性的影响，降低扩张状态观测器高增益带来的噪声放大问题，增强控制器的鲁棒性，并能降低滤波带来的相位延迟，具有工程实用性。     

Laser radar based relative navigation using improved adaptive Huber filter

An improved adaptive Huber filter algorithm is proposed to model error and measurement noise uncertainty in this work. The adaptive algorithm for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix with augment of chi-square statistical hypothesis test in case of filter deteriorated by wrong residual information. The measurement noise is estimated at each filter step by minimizing a criterion function which was original from Huber filter. A recursive algorithm is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in radar navigation system for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations and non-Gaussian random measurement error. Simulation results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive algorithms.