基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究

由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时，因此，SAR／INS／北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题，采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此，本文在分析SAR／INS／北斗组合导航系统工作过程的基础上，结合卡尔曼滤波的具体原理，设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案，并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法，从而可以有效处理SAR／INS／北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行，该方案对SAR／INS／北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。     

关于GPS导航计算的卡尔曼滤波问题

探讨卡尔曼滤波在实际应用中存中的建模误差、滤波初值的选取、系统噪声方差和量测噪声方差的确定、以及滤波发散等问题及其解决方法 ,得到适用于 GPS导航计算的卡尔曼滤波器。通过实测算例 ,比较卡尔曼滤波与最小二乘的估计结果 ,说明文中所设计的卡尔曼滤波器的合理性 ,解决问题方法的有效性 ,滤波过程稳定 ,计算速度快 ,状态参量的估计精度较高     

一种FAKF算法及其在惯性/多普勒组合导航中的应用

研究了一种模糊自适应卡尔曼滤波器(FAKF),并将其应用于惯性/多普勒组合导航中,以解决量测噪声时变导致滤波精度下降的问题.模糊自适应卡尔曼滤波器将模糊控制理论应用于卡尔曼滤波,通过新息来调节量测噪声的方差矩阵,使其与实际的量测方差相匹配,达到最优估计的目的.机载试验数据的离线仿真表明,FAKF能够较好地适应量测噪声时...     

一种新的弹道导弹雷达跟踪算法

提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法。传统的弹道导弹跟踪方法，利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波，取Taylor展开的前两项，可能引入较大的线性化误差，导致跟踪精度不高。在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述，并利用迭代的扩展卡尔曼对非线性的目标量测模型进行线性化。对新算法和扩展卡尔曼滤波算法进行Monte-Carlo仿真比较。仿真结果表明新算法的模型更准确，跟踪性能更好。     

基于BP神经网络组合导航融合算法

文章针对卡尔曼滤波算法的缺陷,建立了组合导航系统模型,提出了基于BP神经网络修正卡尔曼量噪权值的自适应卡尔曼滤波法,对量测噪声统计特性进行了自适应调整,并与传统卡尔曼算法进行计算机仿真比较。结果表明,基于BP神经网络的卡尔曼滤波器在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度。     

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。     

非合作机动目标天基测角定轨研究

在对空间非合作目标天基测角卡尔曼滤波定轨中,目标机动会导致常规卡尔曼滤波器发散.提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)结合带次优渐消因子的无迹卡尔曼滤波(SFUKF)的滤波定轨方法,目标无机动时使用UKF,在目标机动时使用SFUKF,给出了目标机动的判断准则.仿真结果表明,此滤波方法在目标无机动时有较高的状态估计精度,在目标...     

GPS/INS组合导航中两步自适应滤波方法

GPS/INS组合导航实际应用中存在系统模型偏差、噪声模型不确定等问题,导致卡尔曼滤波器无法实现最优滤波效果,严重时甚至导致滤波发散。渐消卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器通过引入单渐消因子和单自适应因子可以部分解决上述问题,但是不足在于单因子只能进行整体调整,不能精确调整各个通道。针对此问题,本论文提出一种2步自适应卡尔曼滤波算法,构造基于残差协方差估计的多重渐消因子和自适应因子对各个通道精确调整,克服动态环境下跟踪性差的局限性。实验结果表明,改进后的自适应卡尔曼滤波算法可以精确调整各通道,增强系统的定位精度、跟踪性能和鲁棒性。     

航天器非合作目标相对导航的联邦滤波算法研究

提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。
     

一种新的弹道导弹雷达跟踪算法

提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法.传统的弹道导弹跟踪方法,利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波,取Taylor展开的前两项,可能引入较大的线性化误差,导致跟踪精度不高.在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述,并利用迭代的扩展卡尔曼对非线性的目标量测模型进行线性化.对新算法和扩展卡尔曼滤波算法进行Monte-Carlo仿真比较.仿真结果表明新算法的模型更准确,跟踪性能更好.     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

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。     

基于北斗双星定位系统的组合导航滤波算法实现研究

捷联惯性导航系统的主要缺点是导航定位误差随时间增长。北斗双星定位系统是我国独立研制的一种区域性卫星导航定位系统,具有自主性强、定位精度较好的特点。因此捷联惯导与北斗双星定位的组合成为具有我国特殊意义的一种组合导航系统。论文针对北斗双星定位系统设计了一种低阶卡尔曼滤波器,建立了双星的量测噪声模型。首次提出了使用逐次逼近法来解决北斗双星系统中存在的位置滞后的问题,并且最后进行了实际的跑车验证。试验表明,该组合导航滤波算法实时性好,精度高,具有较好的工程应用价值。     

单站无源定位中角度变化率的测量方法研究

讨论了单站无源定位中角度变化率测量的问题.首先简要介绍了差分法、最小二乘拟合法和卡尔曼滤波法的测量原理,其次为了解决滤波模型非线性的影响,提出了一种并行分段处理的卡尔曼滤波方法,最后从数字滤波的角度,通过设计相应的低通滤波器对估计获得的角度变化率数据流进行处理,进一步提高了角度变化率的测量精度.仿真实验对比分析了所述几...     

用于平台连续瞄准和校准的卡尔曼滤波器

本文为提高制导精度,讨论了用于惯性平台的连续瞄准、校准的卡尔曼滤波器,介绍平台系统和加速度表的误差模型、参数辨识的卡尔曼滤波方法及重力残数加速度表校准原理。     

GPS与弹道导弹INS组合制导方案初探

ＧＰＳ与弹道导弹ＩＮＳ组合制导方案初探王永刚，袁建平，王明海西北工业大学，二炮工程学院摘要＊针对弹道导弹的导航环境，提出了利用卡尔曼滤波构造的一种可用来提高弹道导弹射击精度的ＧＰＳ与惯导系统（ＩＮＳ）组合制导方案；并简要地阐述了利用该方案估计值对惯导...     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

GPS/SINS组合导航系统状态的可观测度分析方法

线性时变系统状态的可观测度是检验所设计的Kalman滤波器的收敛精度和速度的重要指标。传统的可观测度分析方法存在着各种缺陷，难于满足实际工程应用需求。首先，本文论述了将线性时变系统状态转化为分段式定常系统(PWCS)的可观测性分析方法，并在对PWCS可观测性矩阵进行奇异值分解的基础上，定义系统状态的可观测度。然后，详细证明GPS／SINS组合导航系统满足PWCS分析定理要求，可以用条带化可观测性矩阵(SOM)代替总的可观测性矩阵(TOM)分析系统状态的可观测度。为了分析全弹道GPS／SINS系统状态的可观测度，进一步提出改进的可观测度分析方法。最后，从松耦合GPS／SINS系统仿真结果可以看到，可观测度指标能够很好地预见系统状态的Kalman滤波误差大小。可观测度高则滤波误差小，可观测度低则滤波误差大。这初步表明改进的可观测度分析方法是合理的和可行的。     

GPS/INS组合系统空中对准方法研究

针对单天线的GPS与捷联惯性导航组合系统,提出了一种空中对准方案,不同于传统的传递对准方法,仅依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成空中初始对准。该方案采用扩展卡尔曼滤波方法解决对准过程中的非线性问题。仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到水平姿态误差0.07,°方位误差0.3°。