控制滤波发射的新方法及其应用

通过大量的仿真，发现现行的滤波算法各有其利弊，在综合考虑和分析各种滤波方法之后，在理论推导的基础上，提出了一种新的控制滤波发散的方法，即通过判定发散的判据，求出噪声统计的估计值，然后再按得到的噪声统计的估计值计算新息序列的协方差阵，将该算法应用于惯导初始对准问题，通过仿真，可以验证该算法是十分有效的。     

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。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法,但是测量信息单一且独立,针对旋转载体的测姿问题,提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法,通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模,根据滚转角预测估计值选取量测量,并提出自适应滤波,采用滚转角加速度估计自适应滤波算法,实现了对系统噪声方差阵的自适应调整,避免了滚转角加速度最值的选取问题,降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性,结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合算法

建立了车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统自适应联合Kalman滤波的数学模型,研究了综合运用子系统状态评估、自适应信息分配、误差补偿、迭代扩展Kalman滤波、抗野值干扰、U-D协方差分解滤波等技术来提高精度和可靠性的融合滤波算法;针对滤波发散的问题,引入了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应滤波方法.理论分析和半物理仿真结果表明,所设计的算法在精度、可靠性、适应性、实时性等方面效果都很好.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

1基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究#br#

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明：该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

包络均值滤波算法实时检测微弱信号

在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

自适应混合信息滤波算法及其在 相对导航中的应用

为解决相对导航模型中线性、非线性并存,及多传感器信息融合时基于Kalman滤波的导航算法计算复杂度较大的问题,提出一种混合信息滤波算法;考虑测量噪声统计特性不准确等工程因素,提出一种自适应混合信息滤波相对导航算法.理论分析及仿真验证表明,与基于Kalman滤波的传统导航算法相比,给出的混合信息滤波算法具有多传感器数据融合时计算复杂度低、便于工程实现的优点,且可以完成线性、非线性并存时的导航滤波任务;除上述特点外,在传感器测量噪声统计特性不准确的情况下,给出的自适应混合信息滤波相对导航算法可以通过自适应调整量测协方差阵的方式,使导航系统仍保持较高的精度.     

一种基于AUKF的航天器自主导航算法

 将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)有显著的提高.进而,针对航天器自主导航系统测量偏差周期时变的特点,提出了提高偏差估计精度的改进算法.仿真结果表明,在适当增加计算量的条件下,利用偏差估计改进算法的AUKF能够进一步提高自主导航系统的导航精度.     

粗差拟准检定法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用

利用自适应卡尔曼滤波进行星载GPS低轨卫星定轨时,必须解决量测方程中经常存在的粗差问题．在分析以往方法的优缺点后,用拟准检定法来探测和修正量测方程中存在的粗差．该法的优点是辨识粗差准确率高,能同时定位多个粗差．另外,为了克服星载GPS低轨卫星定轨的滤波器可能出现的数值不稳定性及发散现象,还采用了UD分解算法及Sage自适应滤波器．最后用一个CHAMP卫星的模拟算例验证本方法的可行性和有效性．     

高超声速飞行器惯性/天文鲁棒组合导航方法

对于高超声速飞行而言,惯性/天文组合导航的应用将会面临异常值干扰和噪声特性变化等问题,需要控制天文量测中异常值扰动的影响,提高对于可靠量测信息的利用效率。为此,本文研究了一种基于平衡因子的组合导航方法,采用鲁棒滤波方法进行惯性/天文组合导航系统的量测更新,将自适应滤波技术引入到鲁棒滤波中,考虑到天文量测信息不同的噪声特性和水平,将自适应因子分解为姿态自适应因子和位置自适应因子,从而平衡状态预测信息和天文测量信息的贡献。仿真结果表明,本文方法可以显著提高高动态环境影响下的组合导航性能。     

回转误差测试中系统噪声分离技术

高精度主轴的回转误差和测试系统的噪声常处于同一水平,这极大地影响了用频域三点法测量主轴回转误差的准确性。针对同步误差（SEM）,提出了对含噪声信号进行等角度采样重构、集合平均和小波滤波的组合降噪处理方法,提出了根据传感器和被测主轴直径定量确定小波分解层数的方法,经仿真实验证明其具有良好的去噪效果。针对异步误差（ASEM）,提出了消除测试系统噪声的方法,研究了圈数对异步误差测试结果的影响规律。此外,搭建了测试系统,验证了所提方法的有效性。      

一种互相关法测量相位噪声理论及仿真分析

相位噪声测量是无线电计测领域的重要研究内容，随着信号源等各种信号仪器设备的不断发展，相位噪声测量技术方面也产生了更高的要求。介绍了互相关法测量相位噪声的理论与仿真分析方法，通过理论推导阐释了互相关法抑制干扰噪声的原理，在推论的基础上建立了基于MATLAB的仿真分析模型，仿真验证了不同互相关次数下，系统噪声底部的改善程度，并进一步分析了双通道相关性对互相关运算结果的影响，得到了对应的仿真验证结果，为相关的工程设计提供参考。