基于扩维QLEKF的脉冲星/星间定向组合导航

面向星座卫星高精度自主导航技术需求,设计了一种融合X射线脉冲星和星间定向观测信息的组合导航方法。通过X射线探测器获得脉冲到达时间观测量,照相观测星相机和星间链路设备获得星间相对位置矢量观测量,设计导航滤波器对观测量进行处理,估计参与导航的星座卫星的运动状态。针对地球星历误差影响组合导航性能的问题,将地球相对于太阳系质心的位置扩充为状态向量,设计了扩维扩展卡尔曼滤波器,利用敏感器观测量对导航所需的地球位置矢量进行实时估计,从而削弱地球星历误差的影响。进而,针对滤波器参数选取影响状态估计精度的问题,设计了一种Q学习扩展卡尔曼滤波器（QLEKF）,主要思路是利用Q学习方法的决策能力,自适应地选择适当的滤波器参数以改善估计性能。数学仿真结果表明,所提方法能够有效减小地球星历误差对星座自主导航的影响,取得优于传统滤波算法的定位精度。     

利用区间广义卡尔曼滤波器跟踪来袭弹道式导弹

用雷达跟踪来袭弹道式导弹，由于其运动模型、测量噪声的不确定性，成为需要研究的重要问题。经典广义卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）不再适用于这种不确定的问题，因此，引入一种新的区间广义卡尔曼滤波（ＥＩＫＦ）方法来跟踪导弹系统。计算机仿真结果表明本ＥＩＫＦ算法对于这种不确定的、非线性弹道式导弹的测量问题是有效的。     

无源定位跟踪滤波算法研究及仿真分析

首先介绍了几种无源定位跟踪滤波算法原理,包括扩展卡尔曼滤波（EKF）,无迹卡尔曼滤波器（EKF）,交互多模型滤波器（IMM）;然后通过建立几种不同模型来对每一种滤波算法进行仿真,依据仿真图形和误差结果对滤波算法进行分析,从而实现不同滤波模型根据目标运动状态进行监视和切换,这对无源定位跟踪算法精度的提高和实际应用有很大的...     

基于辅助粒子滤波的机动目标跟踪研究

针对机动目标跟踪巾扩展卡尔曼算法（EKF）收敛速度慢、跟踪精度低的问题,基于粒子滤波（PF）和辅助粒子滤波（APF）的基本思想,结合目标先验信息将速度约束条件加入到跟踪过程巾,对辅助粒子滤波算法进行了仿真分析,与扩展卡尔曼进行仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对机动目标跟踪问题,辅助粒子滤波不仅解决了扩展卡尔曼线性化困难难题,与EKF相比还具有收敛速度快,跟踪精度高的优点。     

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。     

卡尔曼滤波在某型组合导航系统模拟器中的应用

为提高某型GPS／INS组合导航系统模拟器模拟数据的真实性和飞行软件包、GPS模拟器、组合导航系统模拟器三者交联的有效性,在该模拟器中设计了卡尔曼滤波器。文中在介绍模拟器工作原理的基础上,建立了GPS／INS位置与速度组合方式下的卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程,用U-D分解法建立了卡尔曼滤波方程,给出了纯惯导及组合后系统的位置与速度误差仿真曲线,并对仿真结果进行了系统测试,最后与其它模拟器进行了组网导航训练测试。     

一种基于故障匹配的多重故障诊断方法

针对航空发动机数控（ FADEC）系统的传感器、执行机构为故障多发部件,并且目前国内的故障检测方法缺乏通用性的问题,基于故障诊断中卡尔曼滤波器的原理,以白噪声作用的一般离散线性随机系统为对象模型,结合多重故障假设法以及智能影响因子改进的残差平方加权和方法处理统计量信息,设计基于多重故障匹配卡尔曼滤波器（ FMKF）的故障诊断系统,可适用于FADEC系统多传感器与执行机构的软、硬故障诊断。仿真结果表明,方法能及时有效地检测到故障元件,并实现故障隔离,较常规滤波器,准确率高。     

基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型

提出了基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型方法,即以机载非线性模型的输出作为分段线性卡尔曼滤波器的稳态基准值,将性能蜕化因子作为该滤波器的增广状态量进行在线估计,并反馈给机载非线性模型使其完成在线更新.同时,根据工作模式切换机制使该模型获得有效输出.通过将该方法应用于某型涡扇发动机进行一系列仿真表明,在全飞行包线内、不同工作状态以及性能蜕化严重的情况下,该模型能够始终与实际发动机相匹配,满足实际应用需求.      

一种鲁棒GNSS矢量跟踪环

复杂环境下导航接收机的连续可用性一直是卫星导航领域的研究重点。针对矢量跟踪环动态适应性不够和误差在通道间传播的问题,提出一种鲁棒全球导航卫星系统(GNSS)矢量跟踪环。基于各通道的伪距、伪距率和伪距加速度状态量构建扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过灵活设置过程噪声方差阵,实现跟踪通道的耦合与解耦;采用基于极大似然估计器(MLE)的鉴别器生成码延迟和载波频率偏差观测量;利用滤波值修正并预测伪距率来控制本地数控振荡器(NCO),实现环路的闭合。仿真结果表明,本文设计的矢量跟踪环在保证环路相互辅助的基础上,避免了衰减通道误差在通道间的传播,可以对被遮挡信号保持稳定跟踪,鲁棒性优于传统矢量延迟频率锁定环。     

高斯-厄米特滤波器在捷联惯导系统初始对准中的应用

 为提高静基座初始对准精度,缩短对准时间,采用了基于大方位失准角的对准模型,引入了高斯-厄米特滤波器(GHF)。针对GHF中均值和协方差阵的多元非线性高斯积分求解问题,利用初始对准误差方程的非线性是由大方位失准角导致的特点,通过状态的线性变换,求其线性状态解析解,将高维积分转化成一元数值积分,在不损失精度的前提下,解决了GHF在对准应用的"维数灾难"问题。将此算法用于实际系统,对比于扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF),结果表明在大方位失准角条件下,GHF方法偏航角的对准精度提高了16%,对准时间缩短了75％。     

基于观测器的传感器故障检测方法对比分析

针对航空发动机传感器故障检测方法的适用范围缺乏量化数据问题，提出以故障检测性能指标为依据，对基于卡尔曼 滤波器和基于自适应滑模观测器的故障检测方法适用性进行对比分析。分别设计了基于卡尔曼滤波器的残差生成和自适应滑模观 测器的故障估计检测方法，根据故障检测策略实现故障检测；以蒙特卡罗法生成随机故障，对比分析在故障和干扰同时存在的情况 下2 种方法的故障检测效果和适用范围；基于DGEN 380 发动机进行仿真，仿真结果表明：基于卡尔曼滤波器的故障检测方法对高 斯噪声的处理能力较强，但故障检测率不足50%，尤其是针对软故障效果较差；而基于滑模观测器的故障检测方法在不考虑测量噪 声的情况下，针对软硬故障检测的效果均较好，但处理传感器测量噪声的能力较差。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于卡尔曼滤波器的扰动补偿控制研究

为了减小干扰力矩对转台性能的影响,提出了基于卡尔曼滤波器扰动补偿控制来抑制干扰力矩的方法。首先分析了转台运动状态的卡尔曼估计算法,利用卡尔曼滤波得到的估计扰动对扰动进行补偿控制,并设计了带补偿器的控制系统。试验结果表明,基于卡尔曼滤波器的扰动补偿可以对摩擦力矩和轴间耦合力矩等扰动力矩进行有效的抑制,显著的提高了转台的性能。     

基于平衡流形展开模型的航空发动机健康参数估计

为提高航空发动机健康参数实时估计的精度,结合非线性卡尔曼滤波器从底层模型方面进行改进。以航空发动机部件 级模型为基础,提取运行数据,采用线性拟合法求解系数矩阵,建立传统状态空间模型;采用BP神经网络拟合调度参数,建立设计 点处包含健康因子的平衡流形展开（EME）模型。基于EME模型分别采用扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器进行多种参数 退化模式下的数值仿真估计。仿真结果表明：得益于EME模型对非线性系统的良好近似性,各参数退化模式下的估计结果准确, 稳态误差不超过3%;与采用部件级模型作为底层模型的方案相比,该方案的估计速度提升了1个量级。验证了基于航空发动机 EME模型结合非线性卡尔曼滤波器进行健康参数估计方法的实际可行性。     

民用飞机组合导航实际导航性能计算方法

提出了一种民用飞机组合导航实际导航性能计算方法,通过提取组合导航卡尔曼滤波器的误差协方差 矩阵,并对水平位置误差进行近似拟合,获得95% 的概率误差圆半径,即为组合导航实际导航性能。该方法 计算过程简单,易于实现,具有较强实用价值。     

SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

无迹卡尔曼滤波器在惯导初始对准中的应用研究

滤波技术在惯导系统初始对准中的应用是一项重要的研究内容,随着非线性滤波技术的发展,如何通过新的滤波技术来提高初始对准的性能近年来得到了广泛关注。文章针对可扩展卡尔曼滤波器存在着计算复杂和滤波不稳定的缺点,尝试了一种新的非线性滤波器——无迹卡尔曼滤波器。针对所采用的非线性初始对准模型的特点,对无迹卡尔曼滤波器进行了简化,将简化后的无迹卡尔曼滤波器应用于非线性初始对准中,得到了较好的对准效果。     

一种卡尔曼滤波器的永磁同步电机无速度传感器

针对滑模观测器的永磁同步电机参数误差容易造成估算误差和反电动势中存在高频纹波分量的缺点,使用低通滤波器不能有效消除高频纹波,提出在滑模观测器前端引入卡尔曼滤波器来消除高频纹波,使得永磁同步电机的控制系统具有更好的稳态效果和动态响应。依据设计仿真搭建MATLAB平台,对提出新方法进行验证。试验结果表明增加卡尔曼滤波环节后的滑模观测器不仅鲁棒性强,而且在一定程度上有效抑制了抖振,在系统快速性及稳态性能上都有较好的效果。     

航空发动机控制系统传感器FDIA系统仿真

基于卡尔曼滤波器组,建立了航空发动机控制系统传感器故障诊断系统,实现了对单个传感器故障的检测、隔离与重构(FDIA),确保了发动机控制系统即使在传感器故障发生的情况下,依然能安全可靠地工作.同时利用Simulink建立一个通用的发动机传感器故障诊断仿真平台,在此仿真平台上,对故障的诊断进行仿真验证,并分析了测量噪声对故障诊断系统性能的影响,为发动机在线传感器故障诊断系统的实现提供理论依据.