考虑非高斯相关噪声的视线角速率提取算法

针对捷联导引头敏感信息存在非高斯噪声且状态噪声与观测噪声相关的问题,提出了修正球面坐标系下带有相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波（ESMF）算法。首先,通过对弹目相对距离及其变化率的规范化处理,得到修正球面坐标系下的视线角速率提取模型;然后,利用相关噪声解耦方法去除观测方程中耦合的状态噪声项,基于泰勒级数展开推导了相关噪声解耦后的模型线性化表达式,得到包含线性化误差的虚拟噪声椭球集合,并根据最小迹和最小化尺度因子上界的优化方法得到状态更新与观测更新椭球,形成非高斯相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波算法。仿真结果表明,所提算法能够在考虑非高斯相关噪声的情况下,实现捷联导引头视线角速率的高精度提取。     

卫星导航接收机自主完好性监测算法研究

针对航空导航定位高可靠性的要求和GPS接收机观测噪声分布的特点,研究将粒子滤波算法应用于接收机自主完好性监测（RUM）中.通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测与隔离.对算法进行了数学建模,描述了完整的RAIM算法详细流程.通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明：粒子滤波算法在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性.     

均值检验方法及其在冗余惯性导航系统中的应用

采用了非线性滤波的方法对影响故障检测及分离（FDI）性能的传感器误差进行了补偿,同时提出了故障检测与分离的均值检验方法（MVT）,该方法可以对2个传感器同时出现故障的情况进行检测与隔离。5个陀螺冗余惯性导航系统仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于置信度加权的组合导航数据融合算法

 针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大，进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题，为了改进联邦滤波融合方法，将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合，应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器，使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度，进而得到联邦滤波器的置信度，再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权，得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明，这种算法对量测噪声具有较强的自适应性，能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重，提高联邦滤波融合算法的精度，是一种可行的车载组合导航数据融合算法。     

约简二次扩展平方根容积卡尔曼滤波及其应用

对于具有复杂加性噪声特点的非线性动态系统,往往很难直接运用传统非扩展容积卡尔曼滤波(CKF)方法对其状态进行有效估计。针对这一问题,通过非扩展和扩展Cubature变换精度的对比分析,结合扩展Cubature点集的约简特性,提出了一种约简二次扩展平方根容积卡尔曼滤波(RTA-SRCKF)方法。该方法采用二次扩展策略,在时间更新环节将过程噪声进行扩展,在量测更新环节将量测噪声进行扩展,有效缩减了采样点,降低了算法复杂度,具有很好的实时性,且在未损失滤波精度的前提下算法计算量明显降低,适用于具有复杂加性噪声特点的非线性动态系统状态估计。捷联惯性导航系统(SINS)大失准角初始对准仿真结果验证了理论分析结论,方位对准精度接近理论极限对准精度。     

基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。     

基于双状态卡方故障检测的组合导航系统

故障检验与隔离是利用联邦滤波实现组合导航系统安全可靠运行的关键技术。针对常规残差卡方检验法对于慢变故障检验效果差,以及状态卡方检验受到初值误差、系统噪声和建模误差影响导致子系统被频繁隔离的问题,提出一种改进的SINS/GPS/ADS/DVL组合导航系统故障检验算法。该算法采用2个状态推进器交替地对滤波数据进行重置,避免状态递推器被未检测出来的故障污染。实验结果表明,改进的算法能够有效提高故障检验的灵敏度,增强组合导航系统的可靠性。     

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。     

序贯结构的Sage-Husa自适应滤波及其应用

在分析已有的Sage-Husa自适应滤波算法的基础上,本文首先推导了两种量测噪声自适应估计方法的等价性。为充分利用组合系统中已知的部分量测噪声参数,提高滤波稳定性和精度,研究了基于序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法;当组合系统测量噪声参数均为已知时,为降低算法复杂度,提高Sage-Husa自适应滤波的鲁棒性,加入协方差匹配的方法对序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法进行改进;通过在序贯结构下采用相应的信息融合策略,充分利用组合系统的输出信息。将两种算法分别应用于MIMU/GPS/磁强计组合系统中,基于跑车实验的离线数据分析表明,第一种滤波算法的滤波稳定性较标准自适应算法在滤波稳定性上有明显提高;第二种改进的滤波算法既降低了算法复杂度,又提高了抗野值效果,有效保持了组合系统在干扰状态下的导航精度。     

飞机着陆时的容错导航

研究了飞机在微波着陆环境中的传感器容错系统。该系统的主要目的是检测辅助导航设备和机载传感器的故障,并在这些传感器可能发生故障时提供可靠的飞机状态估计值。自动导航和控制系统利用这些状态估计控制和引导飞机按预定路线降落。     

基于自适应容积卡尔曼滤波方法的涡扇发动机气路部件故障诊断

针对涡扇发动机气路部件故障诊断中参数存在不同的噪声统计特性,提出了一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)器的自适应滤波方法.该方法直接利用基于3阶容积积分方法近似发动机的非线性统计特性,用于替代非线性无迹卡尔曼滤波方法的系统模型,避免了滤波过程参数选取的问题;采用移动窗口法对噪声协方差矩阵进行自适应估计,提高了算法对不同统计特性噪声的自适应能力和滤波精度.通过对发动机气路部件健康参数蜕化过程仿真结果表明:ASRCKF方法相比平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法,精度提高40%~50%,对不同噪声信号具有更好的适应能力.      

Optimal filtering for systems with finite-step autocorrelated noises and multiple packet dropouts

This paper addresses the optimal filtering problem for a class of uncertain dynamical systems with multiple packet dropouts and finite-step correlated observation noises. By rearranging the stochastic terms in the transmission and measurement matrices of the dynamical system into the noises directly, the process noises and observation noises in resulted system depend on the state as well as the stochastic uncertain perturbations, and are not only autocorrelated respectively but also cross-correlated. For this complicated dynamical system, instead of designing a Kalman-type filter, a globally optimal filtering in the minimum mean square error sense is developed by exploiting sufficiently the statistical properties of correlated noises. Numerical simulation is provided to demonstrate the performance of the proposed filter.     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

一种非线性滤波器的误差分析及应用

针对一类具有未建模误差和扰动的非线性系统的状态估计问题,提出一种在线估计并补偿模型误差的非线性滤波算法,该算法利用非线性预测滤波(NPF)基于预测输出残差的方差最小的基本原则估计模型误差,冉利用扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想对补偿后的模型进行状态估计;详细推导了状态估计误差及其方差阵的传播模型.以卫星姿态确定系统为例,...     

Research on the Algorithm of Avionic Device Fault Diagnosis Based on Fuzzy Expert System

Based on the fuzzy expert system fault diagnosis theory, the knowledge base architecture and inference engine algorithm are put forward for avionic device fault diagnosis. The knowledge base is constructed by fault query network, of which the basic element is the test-diagnosis fault unit. Every underlying fault cause’s membership degree is calculated using fuzzy product inference algorithm, and the fault answer best selection algorithm is developed, to which the deep knowledge is applied. Using some examples, the proposed algorithm is analyzed for its capability of synthesis diagnosis and its improvement compared to greater membership degree first principle.     

抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

非线性状态方程自校准滤波方法

针对工程实际中遇到的非线性系统状态方程中含未知输入（如环境因素的影响、模型和参数选取不当等）的情况,采用自校准技术,基于秩滤波与无迹Kalman滤波算法提出了一种非线性状态方程自校准滤波方法,并分别讨论了自校准秩滤波(SRF)与自校准无迹Kalman滤波(SUKF)两种情况。大量仿真结果和工程应用表明:与无迹Kalman滤波(UKF)相比,该方法通过对系统状态方程中的未知输入进行自动估计和补偿,改善了系统受未知输入影响下的滤波效果,从算例中可以看到,估计精度至少提高了80%,且计算简单,便于工程应用。