信号处理技术在计量测试中的应用（连载之四）

三、卡尔曼滤波 1960年卡尔曼推出一种处理滤波问题的新方法,称卡尔曼滤波。它在时域上采用递推法对信号观察值进行处理,以实时地给出系统状态参数的无偏、最小方差估计值。由于这种方法实时性强,计算存贮量小,估计性能最优,而且突破了时不变和单维输出入限制,从而引起人们广泛兴趣和采用。美国NBS的Allan等人在用卡尔曼滤波估算GPS卫星钟参数,以及为铯钟频率起伏建模和预测等方面都做了大量工作。本文简要介绍卡尔曼滤波原理、工程方法以及在计量测试中的应用。卡尔曼滤波运算中采用递归处理,其每次得到的新测量值可用来更新或修改旧的     

一种用于GPS时差比对数据处理的卡尔曼滤波器设计

介绍了一种用于GPS时差比对数据处理的自适应卡尔曼滤波器,在Matlab环境下编写了离散时间形式的卡尔曼滤波算法程序,利用该算法对GPS信号与铯原子频标的时差比对数据进行了分析处理,最后介绍了该算法的数字芯片FPGA实现。     

UPF滤波参数对航天器天文导航性能的影响

对航天器天文导航这种模型非线性、噪声非高斯的系统,离散粒子滤波(UPF)具有比扩展卡尔曼滤波(EKF)、离散卡尔曼滤波(UKF)更高的精度。在基于UPF的航天器天文导航系统中,UPF滤波参数τ,Q和R以及粒子个数和重采样方法是影响系统导航精度的主要因素。文章通过计算机仿真系统研究了上述UPF滤波影响因素对航天器自主天文导航系统性能的影响,并对结果进行了分析。该文可为基于UPF的航天器自主天文导航系统的参数设置提供参考和依据。     

轨道机动过程中推力加速度的在线最小方差估计

定位和跟踪空间机动目标时，对目标运动建模受发动机推力的不确定性影响，通过统计处理离散的雷达观测数据实时估计发动机的推力，进而定位和跟踪机动目标便是本文所要研究和解决的问题，本文在地心惯性系建立了常推力轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，机动过程中质量秒耗量和排气速度作为表征轨控发动机推力的两个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散雷达测量数据进行序贯统计处理得到发动机推力的最小方差估计；文中详细地给出了线性化量测模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地在线估计轨控发动机的等效推力。     

密闭微环境突发污染源动态散发特性辨识

载人航天器、飞机、潜艇等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素.为了提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力,建立一种新的浓度离散随机模型,提出采用敏感性分析算法实现污染源定位及强度估计,利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度预测;分析了不同位置处的传感器可辨识区域,给出最优传感器布置策略.仿真结果证实了敏感性分析算法及隐式与显式卡尔曼滤波相结合方法能够实现污染源散发特性的快速准确辨识.     

基于UPF滤波的微小航天器姿态矩阵估计方法

针对基于惯性-星光姿态确定系统噪声存在非高斯分布的情况,提出了将离散粒子滤波(UPF)方法应用于定姿系统滤波器设计,该方法用离散卡尔曼滤波(UKF)得到粒子滤波的重要采样函数,从而克服扩展卡尔曼滤波(EKF)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足。文章以微机电系统(MEMS)陀螺和互补性金属氧化物半导体有源像素图像传感器(CMOS APS)星敏感器为姿态敏感器件,选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法,提出将UPF与最小参数姿态矩阵估计方法结合,设计了一种针对微小航天器的UPF姿态估计器,采用从MEMS陀螺采集的数据进行了半物理仿真并对其特性进行了分析与比较。仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法可以取得比EKF和UKF更快的滤波收敛性和更好的滤波精度,有效地提高了定姿性能。     

某系留气球抗风性能仿真分析

系留气球以其显著特点已应用到许多领域,今后还会有大的发展。因所处环境的风力对飞行稳定性影响较大,故抗风能力成为系统重要指标。针对无法用实验手段进行验证的空中工作姿态,一般采取计算机仿真方法进行模拟研究。介绍了系留气球的设备组成,描述了空中飞行状态,通过建立动力学模型的数学方程式,施加1-consine型离散突风模型扰动,仿真了空中球体的俯仰角和滚转角随扰动时间的关系曲线,并对结果曲线进行分析研究,以期为同型系留气球的设计方法提供某种借鉴,为浮空器使用安全提供帮助。     

空间机动目标的跟踪和定位

轨道机动控制过程中，推力加速度的不确定性是机动目标运动的主项摄动。通过对推力加速度和机动目标运动建模，在地心惯性系建立了增广系统状态动力学模型，在地平测量坐标系建立了离散量测模型，同时讨论了机动目标增广状态非线性动力学模型的线性化问题。给出了扩展卡尔曼滤波实时估计增广状态向量的算法，仿真分析证明所述算法稳定、收敛，对机动目标具有较高的定位精度。     

四种卡尔曼滤波器在仅视线测量相对导航中的性能比较

针对航天器交会时在仅有视线测量条件下的相对导航问题,比较了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)及平方根形式的卡尔曼滤波(square-root extended Kalman filter,SREKF以及square-root unscented Kalman filter,SRUKF)在这一导航问题中的性能.介绍了仅有视线测量条件下相对导航的特点以及上述4种卡尔曼滤波算法;建立了追踪航天器和目标航天器间相对动力学方程以及基于仅视线测量相对导航时的量测方程;结合3种典型的相对运动形式进行了数值仿真.仿真结果表明:在仅视线测量相对导航中,4种算法的精度处于同一量级;UKF估计相对距离的精度稍优于EKF;SREKF和SRUKF估计相对距离的精度稍优于EKF和UKF.     

四种卡尔曼滤波器在仅视线测量相对导航中的性能比较

针对航天器交会时在仅有视线测量条件下的相对导航问题,比较了扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）及平方根形式的卡尔曼滤波（square-root extended Kalman filter,SREKF以及square-root unscented Kalman filter,SRUKF）在这一导航问题中的性能.介绍了仅有视线测量条件下相对导航的特点以及上述4种卡尔曼滤波算法;建立了追踪航天器和目标航天器间相对动力学方程以及基于仅视线测量相对导航时的量测方程;结合3种典型的相对运动形式进行了数值仿真.仿真结果表明：在仅视线测量相对导航中,4种算法的精度处于同一量级;UKF估计相对距离的精度稍优于EKF;SREKF和SRUKF估计相对距离的精度稍优于EKF和UKF.     

飞机表面绕射射线的寻迹方法

研究一种电子对抗特种飞机表面绕射射线的寻迹新方法.对飞机进行快速三维几何建模和表面网格剖分,并根据需要对几何模型的剖面和结点加密,生成飞机表面网格数据;选定寻迹区域,对飞机表面网格结点进行管理,根据费马原理,采用改进的动态规划方法,在飞机表面网格上快速、准确地实现任意源点和绕射接收点间的短程线计算;在此基础上,采用递归方法实现可视化的几何绕射理论(GTD)、一致性几何绕射理论(UTD)绕射射线离散寻迹.绕射射线离散寻迹为数值方法求解机身表面任意两点间的天线隔离度提供了条件.      

脉冲星非实时平差的火星探测自主导航模型

针对基于X射线脉冲星观测的火星探测器自主导航,研究了几种不同的实时自适应方法,包括:扩展卡尔曼滤波(EKF),自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)和鲁棒自适应扩展滤波(RAEKF)。首先根据脉冲星导航原理,模拟了观测值:脉冲到达时刻;接着,分别利用扩展卡尔曼滤波,自适应扩展卡尔曼滤波和鲁棒自适应扩展滤波方法估算出探测器的位置和速度;最后,上述几种滤波轨道与STK模拟的标称轨道较差,然后比较它们的滤波精度发现:AEKF和RAEKF的精度相对较高,AEKF的三个轴向滤波位置精度达到:X轴优于100m、Y和Z轴优于30m,优于VLBI技术的km量级,和Doppler技术的精度相当。     

一种多步的基于切换星间测量的多星自主导航算法

针对基于星间测量的多星自主导航问题,从载荷优化和节约成本考虑,提出了一种单套敏感器切换测量的导航方案。建立了该导航方案下的系统状态空间模型,并基于扩展卡尔曼滤波方程给出了导航估计算法。基于多步卡尔曼滤波方法,将集中的滤波算法解耦为多个平行的子滤波器,使计算量降低到原算法的50%以下,并且在切换测量的导航方案下,部分解耦出的子滤波器可以只预测不更新,能够进一步地降低计算负担。给出了多步滤波算法的推导过程,证明了其与标准卡尔曼滤波的数学等价性,故算法的估计性能及计算结果与标准卡尔曼滤波一致,但计算速度有明显提升。最后,通过具体算例给出了算法的仿真验证。     

基于UKF的雷达高度计自主定轨

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,从而介绍了目前广泛使用的分步逼近的卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter).为了提高导航的可靠性和准确性,在星敏感器导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于星上雷达测高仪及星敏感器联合进行卫星自主定轨的算法.建立了比较复杂的地球海平面模型,并考虑了其中风生重力波的影响. 利用雷达测高仪的测量结果和地球形状模型,计算地心矢量在卫星本体中坐标系的方向.利用UKF滤波定轨算法,明显提高了自主定轨的精度.数值仿真结果表明,UKF定轨精度要远优于推广卡尔曼滤波.      

基于H_∞估计的鲁棒故障检测

为了减少故障误警率和提高故障检测精度 ,文章利用H∞ 估计和优化理论研究了线性离散不确定系统的故障检测问题。故障检测的关键是使余量发生器产生的余量对不确定因素和干扰输入具有鲁棒性 ,同时对故障具有敏感性。另外 ,文中还讨论了门限值的计算和选择问题。最后 ,仿真计算了在模型不确定性和随机干扰情况下 ,某飞行器传感器 /执行器故障的检测过程。与基于卡尔曼滤波的方法比较 ,基于H∞ 估计的故障检测方法能有效降低误警率。     

自由涡数值计算的参数影响分析

介绍了自由涡方法中多个参数的影响,包括桨叶离散段数、有弯度翼型的涡网格密度、尾迹的长度.从桨叶根部到桨尖采用分区离散,内段区域离散稀疏,桨尖区域离散细密,根部区域的离散密度对计算结果影响不大,桨尖区域的离散密度对计算结果影响较大;采用涡网格模拟有弯度的翼型,涡网格的密度对计算结果有较大影响,但密度过大对于计算精度提高影响不大.悬停和小速度前飞状态,取9圈自由涡尾迹就能够得到较好的计算结果,爬升和大速度前飞状态下,取7圈自由涡就能够得到足够的计算精度.在上述参数中,自由涡圈数对计算时间的影响最大.      

采用无线电单独测量的编队卫星相对轨道自主确定

在实际工程应用中,编队卫星由于任务的要求使得部分测量设备(例如,激光设备)不可用,这就造成系统的观测性下降。文章将条件数应用于编队卫星系统的可观测度的定量计算;并针对编队卫星进行轨道机动时仅采用无线电进行测量的工况,采用强跟踪离散卡尔曼滤波(UKF)算法进行仿真计算。仿真结果表明该方法具有很强的跟踪能力,并且鲁棒性、稳定性和精度与常规UKF算法相当。     

基于自适应联邦滤波的卫星姿态确定

卡尔曼滤波采用常值量测噪声协方差阵,当量测噪声统计特性发生变化时,易导致估计误差增大,甚至滤波发散。针对该问题,在联邦卡尔曼滤波子系统中采用自适应卡尔曼滤波,形成自适应联邦卡尔曼滤波算法,新算法采用模糊推理系统实时调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器卫星姿态确定系统,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于AT89C52的离散信号测量电路设计

介绍了离散信号测量与控制在反舰导弹雷达导引头自动测控系统中的重要性 ,给出了基于AT89C5 2单片机控制的离散信号测量电路的具体构成和工作原理     

基于对象的仿真建模系统

基于面向对象的思想，图形用户界面和仿真程序自动生成技术研制开发出一个基于对象的辅助仿真建模系统ＳｉｍＭｏｄｅｌ，介绍了ＳｉｍＭｏｄｅｌ的系统结构和模型描述框架，讨论了仿真程序生成器的运行机制，提出了有向网络图递归深广优先搜索算法。