紊流风场下的无人机飞行状态卡尔曼滤波估计

为了模拟紊流风场下的无人机飞行状态响应,减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,使用数值法建立了紊流风场有色噪声模型,生成了符合大气紊流相关特性的紊流风场并对其进行数值仿真。在此基础上,通过状态扩增处理将系统噪声白化,设计出一种基于有色噪声的无人机飞行速度卡尔曼滤波器,该滤波器解决了基本卡尔曼滤波仅适用于白噪声的情况。仿真结果表明,使用此滤波器可有效减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,进而满足飞行速度控制输入的精度要求。     

无杆臂误差快速传递对准方法

机载或舰载武器系统惯性导航系统动基座对准的首选方案就是传递对准,速度匹配传递对准因为其较好的水平失准角可观测性以及线性量测模型得到了广泛的应用。但当载体存在角运动时,速度匹配传递对准必须对杆臂误差进行补偿,由于变形的存在,使得杆臂误差的准确补偿存在较大的困难。针对这一问题,研究了一种不需要进行杆臂误差补偿的快速传递对准方案,能够在杆臂误差较大时,以较快的速度获得较高的失准角估计精度。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于自适应Kalman滤波的导引头随动系统设计

主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究

针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。     

基于器间测量的火星进入过程实时高精度导航

精确着陆于火星特定目标区域是未来火星着陆探测的关键技术。面向火星精确着陆需求,研究火星进入过程中基于器间测量的实时高精度导航方法具有重要意义。该方法利用火星已有的环绕探测器,在着陆器接近进入过程中,通过无线电链路获得量测信息,结合器上滤波算法实时估计着陆器的位置与速度状态。仿真结果显示该导航方法可有效提高进入过程中的导航精度。     

序贯结构的Sage-Husa自适应滤波及其应用

在分析已有的Sage-Husa自适应滤波算法的基础上,本文首先推导了两种量测噪声自适应估计方法的等价性。为充分利用组合系统中已知的部分量测噪声参数,提高滤波稳定性和精度,研究了基于序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法;当组合系统测量噪声参数均为已知时,为降低算法复杂度,提高Sage-Husa自适应滤波的鲁棒性,加入协方差匹配的方法对序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法进行改进;通过在序贯结构下采用相应的信息融合策略,充分利用组合系统的输出信息。将两种算法分别应用于MIMU/GPS/磁强计组合系统中,基于跑车实验的离线数据分析表明,第一种滤波算法的滤波稳定性较标准自适应算法在滤波稳定性上有明显提高;第二种改进的滤波算法既降低了算法复杂度,又提高了抗野值效果,有效保持了组合系统在干扰状态下的导航精度。     

姿态测量中MEMS陀螺输出信号处理方法研究

为实现基于MEMS器件的舰船测姿,对MEMS陀螺的输出信号进行研究与处理。在分析MEME陀螺的输出误差模型基础上,通过经典卡尔曼滤波与鲁棒滤波的理论对比,设计滤波器对其输出信号进行滤波降噪。实验表明：鲁棒卡尔曼滤波方法对于MEMS陀螺输出信号的平滑降噪效果显著。     

民用飞机偏航阻尼器的改进设计

飞机机体结构对大气湍流的响应往往会导致不期望的偏航振荡运动,而简单的偏航阻尼器很难改善这种响应.本文以某民用飞机为例,分析了振荡产生的原因,并对偏航阻尼器提出了两种改进的设计方案.通过对比分析,选择了一种能满足工程需求的较为合理的改进方案     

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

基于OWRR-PF的机载图像中导弹跟踪方法

针对利用图像信息实现飞行器的导弹预警跟踪中导弹运动2D建模、运动模型非线性和目标干扰非高斯等问题,研究了比例导引下导弹在三维空间中的运动在成像面上的运动模式,建立了比例制导导弹的2D投影运动状态模型.由于模型中速度和加速度等主要物理量的非线性,并考虑导弹运动过程中受到的风向、风力、气旋和气流等随机干扰的非高斯性,采用粒子滤波方法实现导弹跟踪;并针对粒子滤波在跟踪过程中存在的粒子退化问题,提出有序权值残差重采样粒子滤波(OWRR-PF,Ordered Weight Residual Resampling Particle Filter)方法,该方法缓解了粒子退化问题,提高了跟踪的准确度.利用所建立的导弹运动模型进行连续视频试验,与标准粒子滤波相比跟踪精度提高了70%左右,与残差重采样粒子滤波方法相比跟踪精度提高了15%左右.