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     

基于卡尔曼滤波器的高动态GPS载波跟踪环

为解决传统锁相环( PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子在线调节误差协方差矩阵补偿不完整信息的影响,使滤波器在系统模型不完整或者噪声统计特性不准确时仍接近最优.基于自适应二级卡尔曼滤波算法提出了一种高动态GPS载波跟踪环的设计方案.仿真结果表明,提出的方案较传统PLL的跟踪精度有显著提高,频率跟踪精度提高到9.28Hz.     

自适应渐消EKF方法及其在卫星跟踪中的应用

针对在系统不能确切建模或模型误差随时间改变等场合下,传统扩展卡尔曼滤波方法及其改进算法估计误差较大甚至引起滤波发散等问题,将基于新息序列对状态噪声协方差矩阵实时估计的方法引入到渐消EKF中,提出了一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波方法,推导了相关公式并详细给出了新方法的计算流程。采用单星对卫星仅测角被动定轨跟踪的例子对算法性能进行了对比分析。仿真结果表明,与传统EKF方法及其改进算法相比,该方法在估计精度、滤波收敛速度以及对初始状态误差的适应性等方面,显著提高了非线性滤波器的性能。     

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。     

一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究,主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标,而在实际应用中目标常常是机动的.由此,提出了一种可调白噪声UKF方法.该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法,它不需要假定目标的机动加速度模型,而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声,从而实时地修正估计结果.同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响,而且算法实现简单.最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较,仿真结果验证了提出算法的优越性.     

一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究，主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标，而在实际应用中目标常常是机动的。由此，提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法，它不需要假定目标的机动加速度模型，而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声，从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决，不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响，而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较，仿真结果验证了提出算法的优越性。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大.本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法.新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼...     

认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法

针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

强机动条件下的弹载深组合ARCKF滤波方法研究

针对弹道导弹飞行中GNSS/SINS深组合导航系统呈现的强机动、非线性特性,引入了基于三阶球面-径向准则的容积卡尔曼(CKF)非线性滤波方法。同时,提出了一种自适应抗差容积卡尔曼滤波(ARCKF)算法,该算法运用抗差M思想,调节量测噪声阵,以抵御系统观测异常扰动,采用自适应因子对协方差阵进行调节,进一步处理动态扰动引入的误差。实验结果表明,该滤波算法有效提高了组合导航的动态性能,在加速度达到60g的强机动仿真环境中,仍能保持较高的导航精度和跟踪性能。     

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。     

卡尔曼滤波器UD分解滤波算法的改进

简介Kalman滤波的UD协方差分解算法,针对工程应用中出现的由于UD协方差分解算法本身的局限性 而产生UD因子分解失真问题,提出一种简单有效的解决方法。从而有效地克服UD算法本身的局限性而造成的UD因 子分解失真,改善滤波效果。     

Adaptive Square-Root Cubature–Quadrature Kalman Particle Filter for satellite attitude determination using vector observations

A novel algorithm is presented in this study for estimation of spacecraft?s attitudes and angular rates from vector observations. In this regard, a new cubature–quadrature particle filter (CQPF) is initially developed that uses the Square-Root Cubature–Quadrature Kalman Filter (SR-CQKF) to generate the importance proposal distribution. The developed CQPF scheme avoids the basic limitation of particle filter (PF) with regards to counting the new measurements. Subsequently, CQPF is enhanced to adjust the sample size at every time step utilizing the idea of confidence intervals, thus improving the efficiency and accuracy of the newly proposed adaptive CQPF (ACQPF). In addition, application of the q-method for filter initialization has intensified the computation burden as well. The current study also applies ACQPF to the problem of attitude estimation of a low Earth orbit (LEO) satellite. For this purpose, the undertaken satellite is equipped with a three-axis magnetometer (TAM) as well as a sun sensor pack that provide noisy geomagnetic field data and Sun direction measurements, respectively. The results and performance of the proposed filter are investigated and compared with those of the extended Kalman filter (EKF) and the standard particle filter (PF) utilizing a Monte Carlo simulation. The comparison demonstrates the viability and the accuracy of the proposed nonlinear estimator.     

低轨道CDMA卫星下行链路多径信道估计

为改善低轨道（LEO）卫星下行链路中多径时延扩展小于1个码片周期时最大似然信道估计方法因有色噪声影响导致的低信噪比时急速下降的性能。提出用卡尔曼滤波法对最大似然估计输出的估值进行滤波处理。仿真结果表明：当LEO卫星码分多址（CDMA）下行链路存在速率300 b/s的连续导频信号时,用最大似然估计级联卡尔曼滤波器的多径信道估计法能在载噪比40 dB的信噪比条件下具较好的性能。     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

对接靠拢段的一种相对导航算法研究

自主相对导航技术是空间交会对接靠拢段的关键技术之一。Unscented卡尔曼滤波(UKF)是基于Unscented Transform(UT)变换的一种新型滤波器,它避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差,不必计算Jacobian矩阵,而且其状态估计精度要比EKF的高。本文研究了基于UKF滤波器的自主相对导航算法。该算法根据追踪航天器上交会雷达的测量值,采用UKF滤波器对追踪航天器和目标航天器之间的相对位置和速度进行了估计,仿真结果表明该算法可以满足位置和速度估计精度的要求。     

基于多敏感器的卫星姿态确定算法

针对多敏感器组成的卫星姿态确定系统,采用四元数方法建立卫星姿态估计器模型,应用扩展卡尔曼滤波EKF算法进行信息融合,通过仿真算例验证此算法具有较高的精度。与此同时,在EKF算法基础上提出一种定常增益的卡尔曼滤波CGKF算法。通过数学仿真对EKF算法和CGKF算法进行比较分析,证明在一定条件下CGKF算法具有与EKF算法相当的滤波精度,并且简化后的CGKF算法在获得与EKF算法相近滤波效果的同时,还能够节约星上资源,减少计算量。     

基于Unscented滤波的伴飞卫星自主相对导航滤波器

为提高导航滤波器的稳定性和计算精度,根据卫星自主导航原理,构造了基于Unscented Kalman滤波（UKF）的伴飞卫星自主相对导航滤波器,建立了算法模型。仿真结果表明：UKF的滤波精度优于扩展Kalman滤波（EKF）,且无需计算量测方程的Jacobi矩阵,计算量小、易于实现。