匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

H∞滤波在惯导系统地面快速对准中的应用

阐述了H_∞滤波器的设计过程,并将H_∞滤波方法应用于惯导系统地面初始对准.文中建立了惯导系统的误差模型,并对其进行了可观性分析,利用H_∞滤波方法对可观子系统进行了滤波计算,给出了在噪声统计特性未知方差有界情况下惯导系统初始对准的仿真曲线,仿真结果表明该方法克服了卡尔曼滤波对噪声的苛刻要求,滤波效果能够满足工程需要,进一步说明H_∞滤波应用于惯导系统初始对准是有效的.为提高对准速度,文中给出了方位误差角的一种快速估计方法,结果表明该方法是可行的.     

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.     

基于PCI04的失真度测量仪设计与实现

介绍了基于PC104的失真度测量仪的数字化测量原理、硬件设计方案和软件流程。根据被测信号的不同特点,文中提出了基于准同步法、曲线拟合法和数字陷波滤波法的失真度测量方案,以提高失真度的测量准确度。     

卡尔曼平滑在动态推力测量中的应用

本文首次将卡尔曼平滑应用于固体火箭发动机地面热试车时的动态推力测量,提供了一个便于工程应用且有较高精度的动态推力测量新的数据处理方法。首先,根据固体火箭发动机理论推导出了推力的动态模型;研究了噪声方差和初始条件的确定方法及估计的稳定性、敛散性。继而进行了数字仿真试验,并对实际发动机推力采样数据进行了处理。分析与处理结果表明:卡尔曼平滑应用于动态推力测量是行之有效的。     

称重仪表电磁兼容性能的改进

针对称重仪表中出现的电磁兼容性问题进行讨论，并采取了相应的措施，对其进行了改进。     

航天器交会最终逼近段相对姿态估计与控制

对航天器交会对接最终逼近段,给出姿态运动学方程统一形式以及相对姿态动力学方程;除了应用交会航天器的绝对姿态运动方程进行相对姿态估计(间接法)外,还直接应用相对姿态运动方程进行相对姿态估计(直接法);阐述相对姿态控制的相平面法与四元数反馈法的设计方法.相平面控制法应用常值推力,针对小姿态角机动的特点,将相对姿态通道解耦为3个独立的二阶子系统,设计相平面推力方向切换函数;四元数反馈法应用简化的基于本征轴旋转的线性二阶系统,选择相对四元数与角速率反馈增益系数,确定控制力矩.此外,对相对姿态估计与控制方法进行模拟计算与比较.理论分析与模拟计算结果表明:应用扩展Kalman滤波的相对姿态间接估计法与直接估计法是有效的,后者有可能简化估计算法;相平面控制法与四元数反馈法均可有效实现相对姿态控制,前者应用常值推力(推力方向与姿态反馈有关),较易实现,但动力消耗较大,后者按控制力矩随姿态反馈量而变,动力消耗较小.      

基于积分域匹配滤波的系统误差检测

目标跟踪中,如果用于数据融合的位置或速度测元中存在系统误差,可采用最小二乘意义上的微分平滑进行滤波及系统误差诊断。由于微分平滑精度较低,由此提出积分域匹配滤波,同时用这种方法检测系统误差。数学推导证明了积分域检测系统误差的精度高于微分平滑,仿真结果亦证实了此结论。     

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.