预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计

提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案。BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型。设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制。仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能。     

基于遗忘因子算法的飞行器颤振模态参数辨识

采用频率响应函数数据的频域多输入多输出状态空间模型,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,提高辨识算法的收敛速度;针对系统矩阵的求解问题,采用主成分分析法实现对模型参数矩阵的一致性估计,避免了奇异值分解带来的估计有偏性;算法前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度。最后利用试飞试验数据辨识飞行器的系统参数,验证了该方法的有效性。     

基于线性均方估计的数据融合理论

提出数据的统一线性融合模型，使测量数据、先验信息和预测信息均用数据的统一融合模型进行描述；提出数据的信息量的概念，指出信息量越大的数据，精度越高；提出和证明了基于统一线性融合模型的数据最优融合定理和信息量分解定理；揭示数据线性融合的本质规律。基于数据融合理论，研究多传感器系统联合Kalman滤波，指出信息量分享系数取值的不同只能够影响对应子系统状态的估计精度，不能够改变全局估计精度，得出与文献[11～15]相反的结论。     

非线性信息融合估计理论

研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。     

基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统

当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量.     

基于联合滤波器的高精度卫星定姿系统设计

设计了由陀螺、GPS姿态敏感器、红外地平仪和太阳敏感器构成的太阳同步极轨卫星姿态确定系统。提出联邦滤波器结构和算法,推导了各子系统的量测方程和姿态确定系统的误差状态方程。为规避对量测值进行非相关处理,采用减小GPS姿态敏感器输出的姿态滤波值作为系统滤波器量测值的频率的方法。仿真结果表明,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合,具有计算量小、精度高、可靠性好等优点。     

带输入饱和的直升机信息融合解耦控制算法

针对带输入饱和的直升机解耦控制问题,提出了一种改进的信息融合解耦控制算法,通过融合主通道和相应耦合通道期望输出和控制能量的软约束信息,以及系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得二次型性能指标下解耦控制律的最优估计,使直升机的内回路控制具有良好的动态特性和解耦性能。通过控制能量软约束信息的自适应调节,使求取的控制量满足输入饱和限制要求,避免了因输入饱和导致的解耦性能变差和驱动器过载问题。提出的信息融合控制算法基于被控对象的离散模型实现,容易应用于工程实际中。仿真结果表明了该算法的有效性。