组合导航系统故障检测方法研究

针对组合导航系统的故障检测问题,提出了一种基于自适应加权和卡尔曼滤波相结合的自适应滤波新方法。它不仅可以检测出系统故障,而且可以对故障大小进行跟踪估计,同时可以对故障进行具体定位。仿真表明,该方法能够快速有效地对组合导航系统的故障进行检测和隔离,计算速度快,实时性好,可以很好地保证组合导航系统的安全可靠性。     

基于遍历性的组合导航系统故障检测方法研究

理想情况下,基于卡尔曼滤波的组合导航系统在无故障时的滤波残差为白噪声,故障时通常用2χ法来检测,但用这种方法检测往往具有较大的虚警。因此,针对无故障时卡尔曼滤波器的滤波残差是白噪声这一特点,提出了一种新的故障检测方法来判断系统是否发生了故障,在应用时大大降低了虚警,取得了较好的效果。     

基于滤波残差的组合导航系统故障检测研究

论文研究了两种用于组合导航系统中的故障检测方法,首先介绍了传统的残差χ^2检验法,随后给出了一种基于最大残差样本协方差阵特征值的故障检测算法。通过计算机仿真比较了两种算法在组合系统中的应用,仿真结果显示,基于特征值的故障检验算法对故障较敏感,系统组合精度略高,一定程度上优于传统残差χ^2算法。最后,文章讨论了组合导航系统中两种故障检测算法的优缺点。     

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

针对飞行器大机动条件下SINS／GPS组合导航中出现的滤波发散问题,结合UKF滤波算法,提出了一种强跟踪UKF滤波算法。它通过引入渐消因子用线调整滤波增益阵K来减小老数据的权值,相对地增加新数据的权值,提高了UKF滤波跟踪性能。仿真和实际数据解算结果表明,强跟踪UKF提高了组合导航系统对于突变状态的实时跟踪能力和滤波过程的数值稳定性,验证了该算法的有效性。     

飞行控制系统故障检测方法研究

以某型飞机为研究对象，论述了一种基于模型的自修复飞行控制系统故障检测方法。首先提出了通过等价空间法产生残差序列，并对残差序列进行概率比检测，以获得一定置信度下的检测结果。同时舵面损伤故障的概率比检测采用预警检验、校验检测与隔离检测相结合的方法。最后，对所设计的故障检测方法进行了数字仿真研究。仿真结果验证了该方法具有较高的准确性和实时性，为飞行控制系统故障检测提供了一种有效的手段。     

INS/GPS组合导航系统故障检测问题研究

提出了一种新的故障检测方案。该方案由卡尔曼滤波 ,得到新息序列 ,利用大数定律对新息序列的稳定性进行检验 ,来判别系统是否出现了故障。同时提出了故障状态下卡尔曼滤波的修正算法。数值仿真结果表明 ,该方法能有效地检测出 INS/GPS组合导航系统的故障 ,保证了 INS/GPS组合导航系统的安全性和可靠性     

SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现

由于惯性导航系统和卫星导航系统具有良好的互补性与北斗导航系统的迅速发展,惯性/卫星紧组合导航系统得到广泛应用。但卫星导航系统的时变、易受干扰等特性,极易污染整个组合导航系统。因此,研究了一种新型的惯性/北斗紧组合导航系统的故障检测算法,在传统的卡方故障检测算法基础上,利用新息动态变化特性来识别故障星,并对故障星进行隔离,从而保证整个导航系统的稳定性与精度。最后基于嵌入式PC104平台,利用Qt Creator软件开发了多线程惯性/北斗紧组合导航系统,对所研究的算法进行了可靠验证。实验结果表明,所研究的故障检测算法能够有效地检测出卫星信号故障,能及时剔除故障星,大大降低了漏检、错检的概率,提高了整个导航系统的可靠性与精度。     

基于检测前跟踪的超视距雷达微弱目标检测方法

天波超视距雷达（over-the-horizonradar,OTHR）通过快速傅立叶变换（FFr）实现相干积累,再利用常规的方法进行目标检测。但这种方法在弱目标、低信噪比的情况下效果并不好。本文提出了一种基于检测前跟踪（track-before-detect,TBD）的OTHR弱目标检测方法,利用数学形态学对每帧弱目标回波信号进行滤波,再通过动态规划方法进行检测。仿真结果表明,该方法能够有效地提高OTHR对弱目标的检测能力,运算效率高,实用性强。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

基于STF的Jerk模型自适应机动目标跟踪算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-Jerk。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,从而很好地改善了Jerk模型在跟踪机动目标时的跟踪精度。仿真结果表明,提出的STF-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的机动目标跟踪性能。     

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的异步电动机无速度传感器控制

针对传统扩展卡尔曼滤波器(EKF)固定的噪声协方差矩阵在观测感应电动机转速时不能同时满足系统动态和静态下精确估计的问题,提出了一种模糊自适应调整噪声协方差的方法。该方法可以根据状态鉴别器输出状态,经模糊自适应调整噪声协方差矩阵参数,解决了系统在动态和静态时对噪声协方差矩阵中不同参数需求的问题。仿真表明所提模糊自适应EKF转速估计精度更高,有效地提高了系统的抗干扰能力。     

基于强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术研究

针对卡尔曼滤波鲁棒性较差的问题,研究了基于强跟踪滤波方法的GPS/INS对准。建立了GPS/INS组合导航系统对准的误差模型,对机载装备系统进行GPS/INS组合导航系统的对准仿真分析,验证该方案的可行性及强跟踪滤波器的性能。仿真结果表明,采用强跟踪滤波能够根据残差的变化求出渐消因子,能够在机动过程中有效跟踪系统状态量,从而提高对准精度和速度。采用强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术可以保证对准的快速性及对准精度,对工程应用具有重要的参考价值。     

基于Kalman滤波的高频CW电报信号自动识别

针对强噪声背景下高频CW电报信号检测算法性能严重下降、误码率较高的问题,文章提出一种基于卡尔曼滤波的高频CW电报信号同步检测识别算法。利用自同步法对CW电报信号实现位同步,进而利用卡尔曼滤波针对时变干扰噪声设置自适应阈值,对信号能量进行软判决,实现CW电报信号的自适应跟踪检测,提取有效信号进行识别。通过短波信道仿真软件和实际短波通信测试表明,该算法能够在强噪声背景下有效检测识别CW电报信号,且算法可由迭代实现。     

基于联邦滤波结构的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

为了研究平台式惯导INS（interial navigation system）和全球定位系统GPS（globe position system）组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS／GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度．实际应用中此方法可行。     

基于卡尔曼滤波和主元分析的发动机性能衰退

在给定测量参数基础上,通过非线性估计得到对应离散时刻的部件性能参数,利用数据插值方法扩充测量参数。利用主元分析方法对这些测量参数进行分解,提取反映性能衰退的成分,以此构造反映性能变化的统计量,假定该统计量服从,分布,对性能衰退情况做进一步分析,得到在10000时间点附近性能衰退最为严重,已超过阀值,与前面参数估计结果相符。用部件性能衰退分析方法对发动机性能状况监控,为及时采取维护措施提供了一定的指导作用。