具不确定观测和相关噪声的最优递推滤波

应用正交投影定理,对于噪声相关系统,在观测不确定的情况下,求出了状态向量的卡尔曼滤波公式。在线性最小方差准则下,解决了状态噪声一步相关,相同时刻的测量噪声和状态噪声相关,以及测量噪声和状态噪声在相邻时刻均相关的情况下的滤波问题,并给出了递推滤波公式。仿真算例说明了它们的有效性。     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

干涉SAR中相位图的噪声抑制

探讨干涉合成孔径雷达(INSAR)中干涉相位图的噪声抑制方法.在讨论多视平均法抑制噪声的基础上,提出了极限平均视数的概念,推导了极限平均视数的确定公式.在比较条件邻域平均、模糊中值滤波和模数滤波3种非线性噪声抑制方法的基础上,提出了一种结合多视平均和非线性滤波的干涉相位图噪声抑制实现方法,并用ERS-1/2数据的实际处理结果验证了方法的有效性.      

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

一类结构随机跳变系统的自适应滤波方法

提出了含有相关和非相关两类特征参数的结构随机跳变系统自适应滤波方法,并采用改进了的一种基于随机采样技术的自举滤波算法,其对于非线性非高斯问题具有很强的适应性,很好地克服了传统滤波算法在解决此类问题时所存在的"基础结构失真"的缺陷,从而提高了滤波算法的整体估计性能.在"闪烁"噪声环境里,测量信息存在随机中断的导弹制导问题的仿真结果,验证了本方法的有效性.     

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

一种巡视器惯性/视觉组合导航新方法

在以运动参数误差为状态量、视觉导航与惯导导航相对运动参数差为观测量 的传统惯性/视觉组合导航方法中, 为解决相对运动参数同时与前后两个时 刻状态相关的问题, 采用将前一时刻位置和姿态误差增广到状态量中的方法, 并且假设增广的状态量为常值, 导致状态模型中引入了较大的误差. 基于 真实位置、姿态建立观测量误差模型, 导致观测量同时与前后两个时刻的状 态相关. 本文以惯导误差方程为状态模型, 采用四元数差形式的相对运动 参数差作为观测量, 基于上一时刻组合导航位置、姿态估计值建立观测量误 差模型, 实现了状态的增广, 并使得量测信息仅与当前时刻的位置误差和平 台失准角相关, 克服了状态模型误差较大的问题. 月面仿真和地面模拟实验 均表明, 该方法能够达到较高的位置和姿态估计精度.      

基于特征模型的高超声速飞行器姿态控制器与自适应滤波算法的设计

提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波（CSUKF）算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波（STF）的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的（UKF）的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波（CUKF）和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法（CEKF）进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题.     

光纤陀螺中分形噪声的参数估计和去除

光纤陀螺零漂信号中主要存在分形噪声和高斯白噪声,采用传统的时间序列分析法很难去除这类混合噪声.基于小波分析,提出一种分步估计加性白噪声强度和分形随机过程参数的新方法.先通过拟合自相关函数,估计出白噪声的强度;再在小波变换域估计分形噪声参数,并选取适当软阈值对测量值滤波.实验结果表明该估计和降噪方法有效地去除了光纤陀螺中的混合噪声,且不需要噪声的先验知识,具有很好的适应性.      

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.     

光学遥感成像系统调制传递函数补偿技术

在分析逆滤波和维纳滤波的基础上,针对CBERS卫星成像系统特性,对光学遥感成像系统调制传递函数补偿(MTFC)技术进行了研究和改进。从MTFC曲线形状角度,提出较大幅度提高中频而适当提高高频信息的MTFC补偿曲线优化设计思想,在增强图像清晰度的同时,有效抑制了噪声。文章以CBERS-02B卫星高分辨率相机(HR)成像系统为例,试验结果表明:MTFC能够显著提高图像品质,同时也会引入一定的噪声,最后对MTFC的适用性给出了建议。     

粗差拟准检定法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用

利用自适应卡尔曼滤波进行星载GPS低轨卫星定轨时,必须解决量测方程中经常存在的粗差问题．在分析以往方法的优缺点后,用拟准检定法来探测和修正量测方程中存在的粗差．该法的优点是辨识粗差准确率高,能同时定位多个粗差．另外,为了克服星载GPS低轨卫星定轨的滤波器可能出现的数值不稳定性及发散现象,还采用了UD分解算法及Sage自适应滤波器．最后用一个CHAMP卫星的模拟算例验证本方法的可行性和有效性．     

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。      

回转误差测试中系统噪声分离技术

高精度主轴的回转误差和测试系统的噪声常处于同一水平，这极大地影响了用频域三点法测量主轴回转误差的准确性。针对同步误差（SEM），提出了对含噪声信号进行等角度采样重构、集合平均和小波滤波的组合降噪处理方法，提出了根据传感器和被测主轴直径定量确定小波分解层数的方法，经仿真实验证明其具有良好的去噪效果。针对异步误差（ASEM），提出了消除测试系统噪声的方法，研究了圈数对异步误差测试结果的影响规律。此外，搭建了测试系统，验证了所提方法的有效性。      

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

Kalman滤波估算电离层延迟的一种优化方法

频间偏差（Inter Frequency Bias，IFB）通常会给电离层延迟的解算带来误差.目前从电离层延迟中消除频间偏差的方法是基于GPS双频观测数据建立垂直电离层模型，利用卡尔曼滤波实时估算电离层模型系数和频间偏差.然而滤波过程中的测量噪声协方差矩阵没有考虑系统观测量之间的相关性，这会导致滤波模型不准确，进而影响最后求解的电离层延迟的准确性.本文选取了美国19个参考站的GPS双频观测数据，利用卡尔曼滤波实时估算电离层模型系数以及频间偏差.在滤波过程中，通过将先验频间偏差的估计方差引入测量噪声方差，实现对测量噪声协方差矩阵的优化.计算结果表明，优化后得到的卫星频间偏差与欧洲定轨中心（Center for Orbit Determination in Europe，CODE）得到的频间偏差更接近.将优化后的电离层延迟代入伪距解算，得到的位置误差的标准差在东向和天顶向分别下降了12.5%和15.4%，天顶向误差平均值下降了17.6%，定位精度得到提高.