基于UPF的修正罗德里格参数卫星姿态估计

粒子滤波(PF)在卫星姿态估计中解决了非高斯分布的情况,在粒子滤波的基础上,利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,提出将采样粒子滤波(UPF)算法应用到基于MRPs的卫星姿态估计中,该方法通过UKF得到粒子滤波的重要性采样函数,更充分地利用了最新的量测信息。仿真结果表明,这种基于UPF的姿态估计方法能够获得比UKF和标准PF更高的滤波精度,并且具有更好的滤波稳定性。     

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。      

基于URTS平滑建议分布函数的PF算法设计及应用

为改善基于Unscented Kalman滤波建议分布函数的粒子滤波状态估计的性能,将Unscented Kalman滤波与RTS（Rauch-Tung-Striebel）固定区间平滑算法融合,产生了一种新的建议分布函数--Unscented RTS平滑建议分布函数。该函数首先实施Unscented Kalman滤波,之后对此滤波结果进行RTS固定区间平滑,以此产生预测样本。以此新建议分布函数得到的预测粒子的精度较通常的以Unscented Kalman滤波方法作为建议分布函数时得到的预测粒子的精度将大为提高,进而提高相应的粒子滤波算法--PF URTS的状态估计精度。新算法的可行性和有效性在GPS/DR组合导航数据处理中得到了应用验证。     

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

空间非合作目标的相对导航粒子滤波算法

针对激光交会雷达作为在空间交会对接过程中的相对导航敏感器,研究了未来特殊背景下,非合作目标航天器对雷达信号发射干扰的情况下的相对导航滤波算法.针对高维模型计算量大的特点对传统粒子滤波算法进行了改进,并与扩展卡尔曼滤波器进行了仿真比较,仿真结果表明改进后的粒子滤波器的滤波效果远远优于扩展卡尔曼滤波器,且计算量优于传统粒子滤波.     

一种用于高动态GPS频率估计的滤波算法

针对常用高动态GPS(Global Positioning System)频率估计算法扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的缺陷,提出了一种新的称为简化无迹高斯粒子滤波(SUGPF,Simplified Unscented Gaussian Particle Filter)的算法.SUGPF将卡尔曼滤波(KF,Kalman Filter)、无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)与高斯粒子滤波(GPF, Gaussian Particle Filter)三者相结合.在时间更新阶段,用KF的方法更新预测分布;在测量更新阶段,用UKF的方法得到重要采样函数,并用GPF的方法更新后验分布.仿真结果表明:与EKF和UKF相比,SUGPF性能更优越,功能更全面,在高斯与非高斯观测噪声环境下均能取得与GPF类似的良好性能,并且其计算复杂度低于GPF.     

基于IRAPF算法的航天器姿态确定

针对航天器姿态确定系统中存在较大初始误差及非线性较强的问题,提出了一种基于改进的正则化辅助粒子滤波（IRAPF）算法的航天器姿态确定方法。该算法将正则粒子滤波（RPF）与辅助粒子滤波（APF）相结合,将快速高斯变换（FGT）方法引入其中以减少计算量提高滤波的收敛速度。算法不仅有效地抑制了粒子退化问题,而且利用最新观测粒子来优化采样,并且在引入FGT后计算量与正则化的辅助粒子滤波相比降低了30%,改善了滤波的实时性。仿真结果表明了滤波的有效性。     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。      

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.      

The attitude inversion method of geostationary satellites based on unscented particle filter

The attitude information of geostationary satellites is difficult to be obtained since they are presented in non-resolved images on the ground observation equipment in space object surveillance. In this paper, an attitude inversion method for geostationary satellite based on Unscented Particle Filter (UPF) and ground photometric data is presented. The inversion algorithm based on UPF is proposed aiming at the strong non-linear feature in the photometric data inversion for satellite attitude, which combines the advantage of Unscented Kalman Filter (UKF) and Particle Filter (PF). This update method improves the particle selection based on the idea of UKF to redesign the importance density function. Moreover, it uses the RMS-UKF to partially correct the prediction covariance matrix, which improves the applicability of the attitude inversion method in view of UKF and the particle degradation and dilution of the attitude inversion method based on PF. This paper describes the main principles and steps of algorithm in detail, correctness, accuracy, stability and applicability of the method are verified by simulation experiment and scaling experiment in the end. The results show that the proposed method can effectively solve the problem of particle degradation and depletion in the attitude inversion method on account of PF, and the problem that UKF is not suitable for the strong non-linear attitude inversion. However, the inversion accuracy is obviously superior to UKF and PF, in addition, in the case of the inversion with large attitude error that can inverse the attitude with small particles and high precision.     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

一种XML相似重复数据的清理方法研究

针对半结构化数据XML在数据清理中的重要性,研究了如何清理XML相似重复数据,主要工作有:提出一种有效的XML相似重复数据清理方法,该方法具有较强的适应性,任何XML相似检测算法都适用于此;给出一种基于树编辑距离的相似检测算法,该算法能有效地检测XML相似重复数据;采用树编辑距离的上下限优化基于树编辑距离的相似检测算法,避免了不必要的树编辑距离计算,降低了相似检测计算的复杂度,提高了运算效率.此工作为研究XML相似重复数据清理打下基础.      

基于导频辅助的定时与载波同步环路设计

针对突发通信系统中定时与载波联合同步存在运算复杂度高的问题,提出了一种基于导频辅助的同步算法.首先针对基于匹配滤波器多项实现形式的定时环路,讨论了滤波器的实现形式及各支路采样时钟的控制方法;接着按照最优导频放置方式设计了一种基于相关函数和的频率估计器,该频率估计器运算简单并且其估计精度可接近CRB(Cramer-Rao Bound )界;最后用仿真验证了所提出的接收机性能.结果表明新算法采用较小的导频数目就可以实现理想同步,同时复杂度低,适合于工程实现.     

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。