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.     

应用于仅有角度测量的寻的导弹制导的自适应修正增益推广Kalman滤波器

一种适用于一类特定的非线性系统全局收敛非线性滤波器被称作修正增益推广Ｋａｌｍａｎ滤波器（ＭＧＥＫＦ）。将ＭＧＥＫＦ与一种非线性时变观测噪声统计估值器相结合，导出一种自适应修正增益推广Ｋａｌｍａｎ滤波器（ＡＭＧＥＫＦ）。ＡＭＧＥＫＦ应用于三维仅有角度测量的寻的导弹制导，当测量噪声的方差不能精确已知时，不存在ＭＧＥＫＦ经常表现出的不稳定性，仿真结果表明ＡＭＧＥＫＦ是稳定的。而且与虚构的、对测量噪声方差精确已知的ＭＧＥＫＦ有几乎相同的估计效果。     

一种实用的解耦自适应跟踪滤波器

提出了一种适于在非线性测量环境下跟踪机动目标的解耦自适应跟踪滤波器，这种跟踪滤波器在视线直角坐标系下实现了改进的输入估计方法。由于所提出的滤波器具有解耦结构，因此，可以显著地减少计算量而不会降低性能。同时还证明，由于伪测量噪声间的小的互相关，因此提高了机动检测的准确度。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取，对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题，提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差，在传统脉冲星计时观测的基础上，增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量，共同增强XNAV。首先，分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型；然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中，以建立ADDF滤波模型；最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明，在相同的初始状态和初始噪声误差条件下，与传统X射线脉冲星导航算法相比，多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上，位置估计误差降低到 200 m 左右，速度估计精度提高40%以上，且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

机动目标跟踪的非线性IMM算法

在目标跟踪时，测量噪声通常假定为高斯状，然而这种假设不一定正确，噪声有可能是非高斯型的。在雷达系统中出现的非高斯噪声被认为是闪烁噪声，闪烁噪声呈长尾形分布，此分布将严重影响跟踪性能。现已发展一种新的算法，可以在闪烁环境下有效地跟踪机动目标。该算法将非线性Ｍａｓｒｅｌｉｅｚ滤波器引入交互式多模型方法中。我们用模拟试验来验证新算法的优越性。     

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...     

基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定

为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求.     

自适应推广KALMAN滤波应用于导弹的被动制导问题

本文介绍一种非线性系统的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法。结合导弹的被动制导问题，我们提出了一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。仿真结果表明，自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器的性能优于原有的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

模拟式自适应窄带滤波器

模拟式自适应窄带带阻(或带通)滤波器其零点(或极点)由外部输入,它们与滤波器内部参数无关。在z平面上,自适应带阻滤波器便是二阶LMS算法自适应谐波对消器。实验表明,这种滤波器在大工频噪音中,提取语言信号,可提高20db信噪比。     

基于容积滤波的自适应相对导航算法

针对激光交会雷达测量方程的非线性问题,将容积滤波算法应用于航天器相对导航中;并考虑测量噪声统计特性不准确以及测量信息偏差等工程因素,针对激光交会雷达测量参数类型不同的特点,提出了一种基于容积滤波的自适应相对导航算法。该算法通过自适应调整量测协方差阵,能有效降低统计特性不准确等测量异常给导航系统造成的不利影响。仿真结果表明该自适应导航算法在激光交会雷达测量值存在噪声统计特性不准确等情况下时仍可保持较高的导航精度。     

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。     

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.     

基于"天基红外系统"对弹道导弹主动段估计滤波算法研究

美国的"天基红外系统"(SBIRS)包括高轨和低轨两类预警星座,前者主要用于弹道导弹主动段探测,后者主要用于被动段的跟踪测量.文章利用其高轨静止星座,对只有角测量条件下的主动段弹道估计滤波算法进行了分析比较.首先给出主动段状态方程和测量方程,然后分别结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波这三类典型非线性滤波估计算...     

具有有色观测噪声和未知模型参数的自适应状态估计器

本文针对具有有色观测噪声和未知模型参数的状态估计问题，基于ＡＲＭＡ新息模型的在线辨识，输出多步推预报和白噪声滤波器，提出了一种新颖的自适应状态估计器。方法简单，且具有渐近最优性。仿真结果说明了瓣方法的有效性。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

利用雷达测高仪的卫星自主定轨

提出了利用星上雷达测高仪及星敏感器进行卫星自主定轨的基本方法。研究了地球海平面模型的重要性，提出了对测高仪测量数据处理的简明算法，利用滤波定轨算法，明显提高自主定轨的精度，数学仿真表明自主定轨精度可达１００米。