Kalman滤波算法在单站无源定位中的应用

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,在现有单站无源定位方法的基础上 ,首先介绍了相位差变化率定位法 ,接下来引入Kalman算法对原始定位结果进行滤波处理 ,以减弱测量噪声的影响 ,提高定位的精度。仿真结果表明了这一处理算法的有效性。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去     

一种机动辐射源的单站无源定位跟踪滤波算法

基于辐射源的信号到达时间(TOA)及方位角信息,提出了一种利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的方法.根据机动目标跟踪及系统测量模型,将变维(VD)滤波算法和交互多模(IMM)滤波用于单站无源定位.给出了算法的模型和实现步骤.仿真结果表明:该法正确有效,滤波性能更好.     

应用三向测量数据的深空探测器实时滤波定位算法

三向测量数据是深空探测器的一类重要观测数据,文章采用不敏卡尔曼滤波(UKF)算法实现了应用三向测量数据的深空探测器实时滤波定位计算,给出了三向测量体制下的观测模型及观测预测值计算方法,建立了动力学及非动力学两种方式下的滤波预测模型。利用嫦娥三号探测器的实测数据对算法进行了有效性验证,结果表明,文章所给出的观测及预测模型建立方法,适用于三向测量数据,动力学建模算法的稳定性与抗野值能力优于非动力学建模算法,但复杂度又高于非动力学建模方法。上述研究结果对深空探测器的定位或定轨计算具有一定的参考价值。     

MGEKF算法在无源定位中的应用

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,在现有单站无源定位方法的基础上 ,首先介绍了相位差变化率定位法 ,接下来针对未知地面慢速运动目标的定位问题 ,引入MGEKF算法估计目标的运动速度 ,并对原始定位结果进行滤波处理 ,以减弱测量噪声的影响 ,提高定位精度。仿真结果表明了这一处理算法的有效性。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去。     

二维地对空单站无源定位滤波算法研究

在空对地和地对空两种单站无源定位系统中,地对空单站无源定位难度比较大,因为地对空单站无源定位不仅要进行目标位置估计还要进行目标速度估计。在MATALB仿真平台上建立了地对空定位模型,并进行了EKF、MGEKF和UKF三种滤波算法100次Monte-Carlo仿真,提出了对Monte—Carlo仿真结果的若干处理方法,在此基础上对三种滤波算法进行比较,得出三种滤波算法各自的优缺点。     

耦合位置误差的机载惯性/星光组合算法研究

针对星敏测量输出的是惯性系下姿态信息,无法直接应用于实际的机载地理系下姿态组合导航,提出了地理系下耦合位置误差的机载惯性/星光组合滤波算法。该算法分析了
惯性姿态到地理系姿态之间的相互转换关系,在建立的地理系下姿态线性化量测方程基础上,通过引入导航位置误差转换矩阵,建立了星敏测量的惯性姿态到惯性导航计算输出的地理系姿态之间的耦合误差模型;同时针对姿态观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量;实现了基于星敏测量的惯性系下姿态对地理系下惯性导航误差的直接修正。姿态耦合误差仿真结果表明该组合导航算法设计成功可行,为星敏在机载环境下的组合导航应用提供了新的思路。
     

含无序量测的多传感器目标跟踪滤波算法

由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。     

基于唯相位变化率无源定位的三维可观测性分析

利用机动辐射源信号到达运动单站的相位变化率(PRC)对该辐射源进行无源定位.应用相位变化率对目标定位的方法,因其非常高的精确度而被广泛应用于卫星无源定位和机载无源定位.而可观测性分析是定位算法是否可以正确定位的前提.三维时的可观测性分析较二维更具有实际意义,但未被明确的推导.研究了三维时的定位算法及可观测性分析结论,并用Matlab仿真验证了结论的正确性.     

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。     

针对JPEG图像典型隐写算法的鲁棒性研究

针对图像在传输过程中遇到的椒盐噪声、高斯滤波、裁剪攻击等几种干扰攻击方式,在研究Jsteg、MB、OutGuess和F5等4种典型隐写算法嵌入和提取秘密信息的原理的基础上,分析了图像嵌入秘密信息后的不可感知性,提出采用差分归一化相关系数测量隐写算法鲁棒性对干扰攻击的敏感程度,研究了4种隐写算法在上述3种干扰攻击下的鲁棒性和受干扰攻击的敏感程度。仿真实验表明,椒盐噪声、高斯滤波对F5隐写算法的鲁棒性影响最大,而OutGuess隐写算法的鲁棒性对裁剪攻击最为敏感。     

基于UKF的机载无源定位算法

提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)的机载无源定位算法,并结合应用背景,对系统模型以及通常的UKF算法作了相应的改进。该算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,克服了EKF(Extended Kalman Filter)中引入的较大线性化误差对性能的影响。与基于EKF的定位算法相比,本文提出的算法滤波性能更好,对初始估计误差不敏感,并且算法不用计算雅可比或黑赛矩阵,更容易实现。仿真结果验证了提出算法的优越性。     

基于JPDA的单站多目标无源定位

复杂电磁环境下,对多目标的定位成为单站无源定位的重要问题。研究了单站只测角定位体制下,多点源测角后如何利用多个方向圆锥角进行多目标定位的问题,对雷达多目标跟踪的JPDA算法进行了改进,并做了典型场景下的仿真实验,对单站多目标无源定位技术的研究提供了理论和实验支持。     

多站时差定位关键技术研究

提出一种基于机动平台的电子侦察目标精确定位方法,利用多站观测获得雷达辐射源时差信息,通过定位跟踪算法实现目标位置精确估计。该方法具有较大的灵活性,适用于任意机动观测平台,且可方便地推广应用于更多机动平台组网观测,以提高侦察定位精度和稳健性。分析了精确时差测量、辐射源定位跟踪等关键技术,并进行了性能分析仿真。     

机载电子设备大气中子单粒子效应脉冲激光实验方法研究

大气中子诱发的单粒子效应（NSEE）危害机载电子设备的可靠性安全性,而其作用机理、传播机制与空间SEE有所不同,且缺乏系统级实验研究和具体分析技术。文章对比常规机载电子设备NSEE实验手段,鉴于激光技术具有可精确分辨SEE时空特性、能量连续可调、无放射性、无须抽真空、操作便捷、实验效率高、成本低等特点,探讨脉冲激光实验的阈值等效评估技术、器件敏感功能单元定位技术和故障注入技术;针对电源转换电路关键器件进行失效验证,快速获取了器件—电路—系统的故障特征,包括故障传递模式和阈值条件,为机载电子设备的系统级失效分析提供了有效输入,并期指导机载电子设备抗大气中子单粒子效应的研究、防护设计和验证评价。     

基于动态观测器的多故障诊断技术的应用研究

针对卫星这类复杂系统多故障诊断的难题,研究了一种基于动态观测器的多故障诊断方法.该方法通过改变动态观测器的结构,使之对某一故障具有鲁棒性,从而简化了设计一族观测器的复杂性.给出了动态观测器的设计方法和多故障诊断策略,并在某卫星姿控系统中进行了仿真应用.仿真结果表明,适用于复杂系统的多故障诊断与分离,并可实现诊断的实时性.     

基于EKF算法的单站无源定位跟踪研究

针对无源单站定位系统中观测方程非线性的特点,给出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法。以方位角和方位角变化率为观测量,建立了EKF算法模型。仿真结果表明EKF算法具有收敛速度快,定位精度高的特点,可以提供较高精度的单站无源定位跟踪结果。     

基于速率先验信息的固定单站仅测角目标运动分析

针对固定单站无源定位中仅利用角度对匀速运动目标定位跟踪问题,将速率信息视为先验约束,研究并提出基于伪线性估计和加权伪线性估计的目标运动分析算法。仿真实验表明,固定单站无源定位系统在速率先验信息条件下可以通过仅测角实现对匀速运动目标的定位跟踪。     

机载相控阵雷达射频隐身时最优搜索性能研究

为提高机载相控阵雷达的生存能力,首次提出了一种基于射频隐身的雷达搜索方法。分析了影响雷达搜索性能的各个参数,将波束宽度、驻留时间和发射平均功率作为优化参数,将最小化能量消耗函数、最小化估计检测概率与期望检测概率的2范数作为目标,利用带精英策略的非支配排序遗传算法对雷达搜索模型进行优化。从最后Pareto解集中选取使两个目标函数乘积最小的解作为最优解。仿真结果表明,本文的算法与基于最大检测概率、最大起始跟踪距离的搜索方法相比,在具有较好检测性能的前提下,消耗较少的能量,具有较好的射频隐身能力。     

弹载聚束SAR平台的PFA算法

高分辨率SAR图像有助于导引头选择目标的关键部位进行精确打击,以扩大毁伤效果.尽管雷达平台在末制导阶段运动非常复杂,但由于天线始终指向目标,可以认为几何场景是聚束模式.而弹载平台的运动与机载平台不同,方位向和距离向都会作非匀速运动.非匀速运动不仅会引起越距离单元迁徙(MTRC),还会导致方位角非均匀变化,从而造成成像结果在距离向和方位向均出现散焦.本文通过对弹载聚束SAR几何场景和运动特点的分析,推导了变速条件下的PFA算法.首先研究了径向运动造成的越距离单元迁徙,并分析了运动补偿精度对成像质量的影响;然后采用SINC插值处理横向变速转动造成的方位角非均匀变化的问题.仿真实验获得良好聚焦的SAR图像,验证了本文方法的有效性.     

无源跟踪观测信息的融合优化滤波算法研究

为充分利用探测设备可测得的到达时间、到达方向和多普勒频率等空域、时域与频域信息,提出了一种新的单站无源定位系统数据融合优化滤波算法。给出了算法的基本原理及其模型。仿真结果表明：与传统算法相比,该算法具更好的定位精度和收敛速度,是一种有效、可行的定位算法。