Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中的应用

研究了磁航向和捷形惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡尔曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡尔曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。     

Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中…

研究了磁航向和捷联惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。     

GPS-AHRS组合导航系统

本文研究了采用低精度陀螺的航向姿态基准系统(AHRS),应用卡尔曼滤波技术与全球定位系统(GPS)组合所构成的导航系统。文中推导了组合导航系统的动态方程,给出了该系统在航空应用中,采用S形机动飞行实施空中对准的协方差模拟结果。分析结果表明,该组合系统能提供较高精度的导航与姿态信息,具有较大的实用价值。     

采用BP神经网络的惯导初始对准系统

针对随机系统，提出了基于多层神经网络的滤波器，并将其用于惯导初始对准中。采用ＢＰ网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器，可以确保系统的误差状态始终为小量，实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能。仿真结果表明，这种方法简化了系统运算的代数结构，提高了系统状态估值运算的实时性，而对准系统的精度又与原来采用滤波器的精度相当。     

空空导弹动基座低成本传递对准技术研究

针对空空导弹的特点，采用低成本惯性器件实现其动基座对准，文中重点研究了主惯导为平台式的惯导系统，子惯导为捷联式的惯导系统的传递对准原理和精度计算方法；建立了传递对准数学模型，进行了仿真研究；给出了具有实际参考价值的对准方案     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

INS地面自对准的鲁棒性分析

讨论了惯性导航系统（ＩＮＳ）地面自对的鲁棒性能问题。文中指出当采用两个水平方向加速度计作为测量时，ＩＮＳ的地面自对准稳态性能与设计滤波民采用的噪声方差无关。但由于自对准的时间限制，实际自对准性能鲁棒性，即滤波器的稳态性能，可以通过鲁棒设计得进。利用对策论原理，文中给出了最优鲁棒ＩＮＳ自对准设计方案。     

非理想条件下认知蜂窝网络物理层安全传输方案

认知无线电技术可以解决频谱实际利用率不高的问 题，作为关键技术之一被引入下一代蜂窝移动网络中。同时，由于无线信道的广播特性和 不确定性，非理想条件下的信息安全传输问题不可回避。由于认知无线网络中主、次网络间 存在相互干扰，文中借鉴干扰对准思想，高效地管理和利用主、次网络之间的相互干扰，通 过优化设计发送预编码矩阵，尽量避免干扰合法用户接收，同时尽可能地对窃听节点实施阻 塞干扰。Monte Carlo仿真验证了非理想条件下干扰对准设计预编码矩阵的优越性，同时也 证实了信道估计精度在提高蜂窝移动系统传输性能和安全性能方面的重要性。     

基于卡尔曼滤波技术的相对导航技术之研究

本论文主要是研究卡尔曼滤波参数混合技术应用于民用飞机相对导航系统。文中重点在于讨论两架飞机相对位置误差的演变。因此首先研究了飞机绝对导航位置误差的演变。讨论了惯导系统(INS)和卫星定位系统(GPS)的卡尔曼滤波混合。此外，讨论相对导航条件下参数混合以及在下列两种不同的情况下的混合结果：1、飞机间相互传送本机混合后的导航数据；2、未经混合的导航数据传送后再混合。采用MATLAB进行仿真，得到不同方式的导航系统相对位置估计误差演变。     

用GPS信息的惯导快速对准方法

如何快速、准确地完成惯导系统的初始对准一直是惯导系统研究的关键技术，方位对准精度和对准时间的矛盾至今未能很好地得到解决。为解决这一问题，本文提出了双全球定位系统（ＧＰＳ）同惯性导航系统（ＩＮＳ）进行深组合的方法。仿真结果表明，该方法使方位对准时间缩短为不到２ｍｉｎ，精度达到１４．６７（″），较好地解决了方位对准问题，同时也提高了导航精度。     

准晶材料的摩擦磨损性能研究

本文对准晶材料与类金刚石涂层在干摩擦条件下的摩擦磨损性能进行了研究，分别就磨损载荷、摩擦速度、气氛、温度等因素对准晶材料摩擦磨损特性的影响进行了讨论，采用扫描电镜和Ｘ－射线衍射仪等对表面形貌进行了观察，结果表明，随着磨损载荷、摩擦速度的增加，摩擦系数有所减小，温度对准晶材料表面的摩擦系数影响明显比其他因素大，温度的增加明显提高地表面摩擦系数。准晶材料在３５０℃下的磨擦磨损机制为剥落磨损，明显不同与室温下的磨损机制，形貌观察表明准晶材料摩擦表面均形成不了同程度的微裂纹，本文对上述结果进行了讨论。     

快速传递对准的联邦滤波器设计

在机翼挠曲变形不可忽略的情况下,采用速度加姿态匹配的方法可进行快速传递对准.用于快速传递对准的卡尔曼滤波器的阶数将高达21维,故需要进行大处理量的滤波计算,这将导致快速传递对准所要求的快速滤波更新率得不到满足.针对这一问题,本文提出采用联邦滤波器进行快速传递对准,以解决采用集中滤波器进行快速传递对准时存在的计算量大且滤波更新率低的问题.文中设计了适用于快速传递对准的联邦滤波器结构和算法,建立了机翼挠曲变形模型,推导了速度匹配子滤波器的12阶系统模型及姿态角匹配子滤波器的15阶系统模型.仿真结果表明,在载机进行摇翼机动情况下,采用本文提出的联邦滤波器与采用集中滤波器进行快速传递对准的效果相当,计算量大大减小.     

机载准二级压缩蒸发循环制冷技术

为了满足未来飞机对蒸发循环制冷系统（Vapor cycle system, VCS）长寿命、高可靠性和低能耗的要求，对准二级压缩蒸发循环制冷技术在飞机环控系统上的应用进行了研究。文中首先对准二级压缩蒸发循环制冷系统理论循环和准二级压缩过程进行了分析，然后通过对理论循环的性能计算和产品系统性能试验。证明在制冷量不变的前提下，采用准二级压缩循环代替单级压缩循环并辅以回热器后，系统制冷性能系数（Coefficient of performance,COP）值提高29%。同时，压缩机转速下降38%，排气温度下降29%，相应的压缩机的工作寿命和可靠性大幅提高。     

一种改进的逆合成孔径雷达运动补偿法

运动补偿是逆合成孔径雷达成象处理的关键，它包括距离对准和相位补偿两个环节，现有的ＩＳＡＲ运动补偿方法都是将距离对准和相位补偿分开进行的，本文在ＩＳＡＲ距离对准频域法的基础上，提出了一种同时距离对准和相位补偿的ＩＳＡＲ运动补偿法，与其他方法相化，它能简化运动补偿环节，减少运动补偿计算量，文中证明所采用的相位补偿法与多普勒中心跟踪法是等效的，ＩＳＡＲ外场实测数据和微波暗室数据的运动补偿和成象结果验证了     

SINS/Two-Antenna GPS组合导航系统设计及实现

对SINS／two—antenna GPS全组合导航系统进行了研究，建立了相应的误差模型和系统观测模型，特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法，并进行了系统硬件集成设计。仿真结果表明：该设计改善了系统性能，提高了导航定位的精度、可靠性和实用性。     

伪距和载波相位相结合的DGPS／惯性组合导航

建立了伪距和载波相位相结合的ＤＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统的状态方程和量测方程，并用滞后状态卡尔曼滤波对伪距和载波相位相结合的ＤＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统进行了组合及仿真，给出了详细的仿真数据和仿真曲线。仿真结果表明，该组合系统的精度得到了进一步提高，这是提高导航精度的有效途径，对各种载体的精确导航与制导具有一定的现实意义。     

解耦分布式滤波器在惯导初始对准中的应用

介绍了一种采用Ｌｕｅｎｂｏｒｇｃｒ标准变换阵的最优分布式卡尔曼滤波器及其在捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）初始对准中的应用．该滤波器是由原高阶系统通过Ｌｕｃｎｂｅｒｇｅｒ标准变换阵变换后组成的．把系统分割成ｍ。个彼此解耦的低价子系统，从而形成了ｍ个独立的子滤波器，适用于多微处理器并行计算，大大提高了滤波的实时性。本文还对高阶系统中出现的不可观测状态的滤波作出处理。     

基于自适应滤波的车载DR系统研究

ＧＰＳ／ＤＲ组合系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备ＤＲ（Ｄｅａｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）是其最重要的组成部分。文中分析研究了ＤＲ自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法，设计了基于自适应滤波的车载ＤＲ系统，描述了系统的结构。实际跑车结果表明，采用机动加速度均值和方差的自适应滤波算法，可以大大提高系统的动态跟踪能力，特别是在车辆做大机动行驶时，跟踪效果尤为明显。     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

神经网络辅助卡尔曼滤波技术在雷达目标跟踪中的应用研究

提出了一种应用神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,用BP神经网络修正目标机动运动时的卡尔曼滤波误差,并用matlab仿真单目标机动飞行时的滤波效果,通过与卡尔曼滤波精度和滤波稳定度的比较说明该算法比传统卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标方面效果要好。