基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于H∞滤波的GPS／INS全深组合导航系统研究

根据H∞鲁棒滤波理论，提出了基于H∞滤波技术的GPS／INS全深组合导航系统，该系统仅含有位置误差，速度误差和平台误差角9维状态，并利用伪距，伪距率和载波相位观测信息对全部状态进行观测，组成全深组合导航系统，由H∞滤波来提高系统的鲁棒性，文中对提出的组合系统了动态仿真，仿真结果表明，该系统结构简单，状态估计精工高，系统鲁棒性好，便于工程实现。     

一种基于2DOFH∞控制器的航天器姿态控制方法

研究某航天器俯仰轴姿态的二自由度鲁棒控制问题．首先分析俯仰轴系统中存在的主要不确定性,建立系统的结构与非结构不确定模型;然后将二自由度鲁棒控制方法应用于俯仰轴系统中设计H∞控制器,由于得到的H∞控制器阶次过高,对其进行降阶处理;最后进行仿真验证．结果表明该控制器对干扰力矩和参数不确定性的影响具有良好的鲁棒稳定性．     

火星大气进入滑模自抗扰制导方法

针对火星探测器大气进入制导阶段存在着模型参数误差等不确定性,基于直接反馈线性化理论设计了一种滑模自抗扰进入制导方法。首先利用反馈线性化方法对跟踪系统模型进行线性化处理;在此基础上设计了滑模控制律,并利用线性扩张状态观测器估计系统的未知不确定量,在控制律中进行补偿;此外还给出了大气进入段的横向制导律。仿真结果表明,与反馈线性化方法相比,该方法设计的制导律有效地降低了模型参数误差对制导精度的影响,实现了对参考轨迹的良好跟踪,提高了探测器开伞点的精度。     

应用于MEMS_SINS/GPS组合导航系统的H_∞容错滤波算法

针对基于微机电系统(MEMS,micro electro mechanical system)的捷联惯性导航系统(SINS,strapdown inertial navigation system)与全球定位系统(GPS,global positioning system)组成的组合导航系统中存在不确定干扰并且GPS量测输出中经常含有故障信号的情况,提出一种H∞容错滤波算法,能够对不确定噪声干扰具有鲁棒性,并且能够在检测到故障信号后进行容错计算,使滤波精度始终保持在要求的范围内.基于H∞滤波器,在状态估计方程中加入加权因子,使滤波器具有容错的功能,并且适用于组合导航中量测分量的数量级相差很大的情况.仿真试验结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在故障存在期间仍能正常工作.     

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

基于H∞理论的交会对接模拟器横向平移控制系统设计

研究九自由度空间交会对接模拟器横向平移控制系统设计问题．采用非结构不确定性描述系统中的高频机械谐振,给出了系统对象的不确定性模型．根据横向平移系统的性能指标和主要不确定性确定了鲁棒H∞控制方案,并研究了混合灵敏度问题的加权函数选取原则和确定方法,给出了基于线性矩阵不等式（LMI）的H∞控制律的存在条件和设计方法．实际系统测试结果达到指标要求,说明了该方法的有效性．     

一种新的星载GPS定轨滤波算法

针对传统EKF(Extended Kalman Filtering)算法应用于星载GPS(Global Positioning System)低轨卫星定轨时系统噪声方差初值不易确定的问题,提出了一种新的定轨滤波算法.该算法在非线性方程线性化过程中,在前一时刻滤波估值点进行线性化,从而得到扰动方程,并将该扰动方程引入到传统EKF进行滤波处理.该算法与传统EKF分别应用在星载GPS低轨卫星的定轨中,通过比较,结果表明改进的算法在一定程度上抑制了由于系统噪声方差阵选取偏差较大而引起的滤波发散现象,且对于系统噪声方差的初值选取有较强的鲁棒性.      

一种基于李群描述的深空探测器姿态估计方法

针对深空探测器姿态估计问题,提出了一种基于星敏感器的深空飞行器姿态估计新型算法,用李群替代了传统的四元数来描述姿态,避免了四元数转换为姿态矩阵产生的非唯一性和复杂计算等问题。该算法给出了基于星敏感器的姿态观测方程和空间中刚体的运动学模型在李群下的描述并提出了一种基于李群的滤波算法,完成了深空飞行器动态姿态的确定。该线性化模型解决了传统非线性模型在滤波过程中产生的误差,同时省去了四元数转化为姿态矩阵的步骤,减少了计算量。最后,仿真实验中对比了传统的基于四元数的姿态确定算法,可以看出该算法具有更好的稳定性和准确性。     

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。     

一种基于Particle Filter的攻击目标高度估计算法

利用目标高度估计确定目标攻击要害点是精确制导武器信息处理中的一个重要内容。传统方法主要有直接利用几何方法估计和扩展卡尔曼滤波器方法,这两种方法精度都不高。Partic le F ilter是一种新出现的滤波方法,在解决非线性问题中得到了广泛应用。利用Partic le F ilter设计了一种新的目标高度估计算法。该算法通过贝叶斯递推方法,避免了在测量方程非线性很强的时候,扩展卡尔曼滤波器不合理的线性化所带来的误差。仿真结果表明,这种基于Partic le F ilter的目标高度估计算法提高了估计精度和收敛的鲁棒性。     

光纤陀螺随机漂移误差补偿适用性方法

针对传统方法在建立时间序列模型基础上应用卡尔曼滤波器去除陀螺随机噪声误差的缺陷,提出了一种适于在线补偿光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyrosope)随机误差的滤波方法.当建立的时间序列模型系数出现偏差时,通过引入虚拟噪声,来补偿滤波过程由于系统模型时变和未知噪声而引入的误差,实现了对陀螺随机漂移误差的高精度滤波处理.其次,利用Allan 方差分析法分离并确定了光纤陀螺的主要随机误差源,并对建立的光纤陀螺时间序列模型及滤波方法的适用性及精度进行了评估.通过对光纤陀螺实测数据的分析表明,速率斜坡、速率随机游走和零偏稳定性为FOG的主要随机噪声,所提出的自适应滤波算法能够适应陀螺漂移的时变特点,是一种有效的去除光纤陀螺随机漂移噪声方法.      

基于最小化新息协方差的修正SRCKF算法

目标跟踪过程中的模型误差会使得平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）性能下降,滤波精度降低;自适应滤波中的修正卡尔曼滤波（AKF）算法可以有效解决这一问题,但是难以应用到非线性滤波中。为了克服模型误差带来的不利影响,同时,进一步提高修正思想的应用范围,在SRCKF的基础上,基于最小化新息协方差准则推导了修正系数的向量形式,提出修正SRCKF(ASRCKF)算法。所提算法通过利用后期的测量数据,增加对测量值的信任度,从而达到对目标模型误差进行补偿的目的。仿真结果表明：与SRCKF和强跟踪SRCKF算法相比,所提ASRCKF算法能有效抑制模型误差,有着更优的滤波性能。     

基于自适应滤波的脉冲星导航方法研究

基于X射线脉冲星的自主导航技术能够为深空探测航天器提供高精度导航信息.脉冲星星表误差对导航性能存在不利影响,特别是方差不确定的星表误差,会引起较大定位误差.建立不确定项的导航模型,提出一种基于方差匹配的自适应滤波方法,通过估计不确定观测模型中的待估参数减小不确定项对观测的影响.通过数学仿真对比了自适应滤波方法和传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）,验证了所提方法的有效性.     

基于GPS相对伪距差分的相对导航方法研究

研究基于GPS相对伪距差分技术的RVD相对导航方法。分析了在相对位置零位处对相对伪距差分模型进行线性化后的模型误差,并推导了由模型误差所引起的相对导航参数确定误差;提出了模型误差修正方法和采用强跟踪滤波器的非线性滤波方法等两种改进方法。最后,通过数学仿真验证了两种改进方法的有效性。     

RTS平滑滤波在事后姿态确定中的应用

为了进一步提高卫星事后姿态确定的精度,基于EKF引入RTS后向平滑滤波.针对目前广泛使用的以误差作为状态变量的EKF姿态确定方法,不改变原有的EKF方法,通过对EKF过程中得到的数据做相应处理,在保证不出现协方差阵奇异的情况下,成功地将RTS平滑滤波算法应用到事后姿态确定中,并用RTS平滑滤波算法进行了仿真.仿真结果表明,RTS平滑滤波的姿态确定精度明显优于EKF.     

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

基于IRAPF算法的航天器姿态确定

针对航天器姿态确定系统中存在较大初始误差及非线性较强的问题,提出了一种基于改进的正则化辅助粒子滤波（IRAPF）算法的航天器姿态确定方法。该算法将正则粒子滤波（RPF）与辅助粒子滤波（APF）相结合,将快速高斯变换（FGT）方法引入其中以减少计算量提高滤波的收敛速度。算法不仅有效地抑制了粒子退化问题,而且利用最新观测粒子来优化采样,并且在引入FGT后计算量与正则化的辅助粒子滤波相比降低了30%,改善了滤波的实时性。仿真结果表明了滤波的有效性。     

具有死区特性的空间机器人基于干扰观测器的L2反步控制

研究了载体位置及姿态均不受控时空间机器人在惯性空间中的轨迹跟踪问题.考虑到系统存在参数不确定及死区特性等情况,提出了一种基于干扰观测器的L₂反步控制方案.结合拉格朗日方程和系统Jacobi关系矩阵建立系统的动力学模型.利用干扰观测器对系统建模误差进行观测补偿,并通过L₂干扰抑制法对观测误差进行消除,同时采用死区模糊补偿器对系统死区特性造成的影响进行补偿.该控制方案不需要预知准确的惯性参数,不用对惯性参数进行线性化处理,并且不要求估计系统不确定项和死区参数的上界,从而简化了系统的控制.数值仿真证明了该控制方案的有效性.