考虑量测滞后的INS/SAR组合导航非等间隔滤波算法研究

由于INS／SAR组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，从而造成了量测的不等间隔频率输出和量测信息滞后。针对上述问题，采用常规的卡尔曼滤波算法难以获得高的滤波精度。本文首先分析了常规卡尔曼滤波器工作过程；然后在此基础上，提出了采用非等间隔并解决滞后的滤波算法以解决上述问题。本文利用系统状态转移矩阵的特性，设计了相应的非等间隔卡尔曼滤波算法，以解决非等间隔量测的问题；同时，在该非等间隔卡尔曼滤波算法的基础上，提出了解决量测滞后的方案。并通过协方差分析的方法对比分析了常规卡尔曼滤波器，非等间隔卡尔曼滤波器和解决滞后效应的滤波算法三种情况下的滤波精度。仿真结果验证了本文提出的算法具有较高的滤波精度。     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/高度计/航姿仪(SINS/GNSS/ALTM/AHRS)组合导航算法.根据观测信息和动力学模型异常情况,引入自适应因子,进而控制对量测预测值的信任度,有效地抑制了不精确估计对导航结果的影响.     

一种分布式信息融合的航天器实时轨道确定算法

针对传统航天器集中式实时轨道确定方法对计算中心依赖性强、鲁棒性差等问题,在分布式混合信息滤波算法(DHIF)的基础上,提出一种基于分布式信息融合的航天器实时轨道确定算法。通过该算法各测站融合自己和邻居节点的状态信息及量测信息,可同时对目标航天器进行局部实时定轨。该算法支持包含多类型传感器的观测网络,对定轨系统局部变化适应性强。仿真结果表明,该分布式定轨算法使各测站局部定轨精度优于单站滤波定轨精度,且一致逼近于多站集中式滤波定轨精度,测站局部定轨的收敛速度取决于测站网络通信的拓扑结构。     

改进的量测噪声自适应滤波在空间非合作目标视觉导航中的应用

针对空间非合作目标对接过程中特征点识别的非高斯测量噪声与幅值不确定,对传统滤波方法的量测更新部分进行改进.通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行在线二次估计,使得量测噪声估计值更贴近实际,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.仿真结果表明所提出的...     

基于分散化信息滤波的移动机器人定位

给出分散化信息滤波的最优性证明和保证最优性的条件 ,讨论了分散化信息滤波在故障检测和多传感器融合中的优势 ,提出一种在不影响分散化优势的情况下可以减小通讯量的滤波器结构。最后的仿真例子说明该方法在移动机器人定位应用中的有效性。     

气象云图分级配准方法研究

气象云图序列图像由气象卫星分时拍摄而获得.在相邻两幅图像的拍摄时间间隔内,卫星传感器的位置及大气云层的形态都发生了一定的变化.因此,气象云图序列图像同时具有刚性形变和非刚性形变.针对这一特征,提出气象云图分级配准方法.首先采用基于Forstner特征点的刚性配准算法,校正由于传感器位置变化引起的旋转和平移等图像整体刚性...     

微型导弹捷联光学制导信息提取方法研究

微型导弹体积小、成本低、精度高,可用于近距离攻击低小慢目标和地面人员车辆,采用捷联可见光导引头制导是比较合理的方案,因此高精度捷联制导信息的提取成为关键.为获取更高精度的制导信息,需要改进提取方法.匹配滤波理论是在考虑传感器不同的动力学特性情况下的一种信息融合方法,依据传感器动态特性进行信息匹配的方法提高制导信息提取精度.首先建立捷联光学成像导引头及其在制导控制系统中的简化模型,依据导引头上各种传感器主要指标,及匹配滤波的原则,推导出相位匹配器.最后,对匹配后的系统提取制导信息,并参与制导系统半实物测试,对比传统惯性滤波器与相位匹配滤波器的效果.结果说明在相位匹配滤波的提取方法获得的视线角速率精度比传统惯性滤波提取方法提高了1倍.     

多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器

对于带有相同观测方程和未知噪声统计的非线性多传感器系统,提出了一种基于Sage-Husa估计的自适应UKF滤波算法.该算法利用导出的平稳随机序列的相关函数估计系统观测噪声方差统计R(j),并证明了其收敛性.进而利用Sage-Husa估计算法得到自适应UKF滤波算法.该方法避免了传统Sage和Husa的自适应滤波算法不能处理Q和R均未知的系统的局限性.为了将多传感器信息加以充分利用,提高滤波精度,本文利用加权最小二乘法(WLS),实现了多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器.一个带3传感器非线性系统的仿真例子说明了该算法的有效性.     

预测滤波器的分散化结构

预测滤波器是一种基于非线性系统模型的滤波方法,它通过使输出一步前向预测误差最小来估计模型误差,具有较高的估计精度.当预测滤波器应用到多传感器系统时,存在维数多、计算量大等缺点.本文提出了一种预测滤波器的分散化方案,将分散化滤波的优点引入到预测滤波器中.该方案中子滤波器各自给出模型误差的局部估计,并传递给主滤波器.主滤波器由此计算全局最优估计,并反馈重置各子滤波器.通过多传感器卫星测姿系统的仿真,证实分散化之后的预测滤波器与集中的预测滤波器具有相同的精度.同时,分散化的结构具有维数低、矩阵运算量小等优点,而且有利于增强系统的故障检测能力,提高系统的容错性.     

空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法研究

提出了一种空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法。在非合作目标相对测量过程中,激光测距仪测距数据具有不连续的特点。当不具备测距数据时,采用基于位置-速度方差修正的姿态跟瞄导航滤波算法,引导追踪航天器完成对目标的粗捕获和保持;当具备测距信息时,通过引入间接量测矩阵和Wonham能控规范型极点配置方法,采用基于全维状态观测器的姿态跟瞄导航滤波算法,完成对目标的连续精确指向跟踪,并通过配置观测器极点调整滤波收敛速度。本文提出的姿态指向跟瞄导航算法克服了非合作目标跟瞄过程中测距信息不连续的问题,与传统扩展卡曼滤波算法相比,能够避免量测方程近似线性化过程中的大量矩阵求导运算,因而提高了跟踪导航滤波的收敛速度,增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

基于最小二乘支持向量机的小样本建模方法研究

针对捷联惯组历次测试数据小样本建模问题,提出了通过二次修正插值方法解决测试数据的非等间隔性和样本容量小的问题。并通过相空间重构的思想将一维时间序列多维化。最后通过最小二乘支持向量机建立预测模型。实例分析表明,建立在二次修正插值基础之上的最小二乘支持向量机时间序列模型具有较高的预测精度,能够很好地满足对惯组测试数据分析的要求。     

多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

针对惯性陀螺、星敏感器和红外地平仪组成的卫星姿态确定系统,基于联邦卡尔曼滤波技术和多敏感器信息融合技术,提出了二级分散滤波方案,该方案能够实现系统的故障诊断与系统重构,提高系统的可靠性,最后通过仿真解算出高精度的姿态测量信息。     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

微小卫星星座用于侦察的设想

导弹攻防是空间对抗的重要领域.采用以信息技术为基础的电子攻击手段对目标防御系统实施对抗是导弹突防的有效措施之一.信息认知是夺取制天权的制高点.信息攻击的制高点是对目标信息传感器的信息掌握和信息认知.提出采用微小卫星星座侦察站专职从事对特定区域雷达传感器的信息获取、监视和认知的设想,并对卫星轨道及时间段无缝侦察星座作了初步构想.     

On the possibility of long-term maintenance of geostationary satellite attitude without using the external information sensors and inertial sensors

The problem of maintaining spacecraft attitude during the loss of information from attitude sensors and inertial sensors is considered. The problem is solved on the basis of the force gyro stabilization principle with producing an angular momentum in the plane of orbit. The redundant mode of attitude maintenance is developed for spacecraft of the Yamal series. The results of testing the mode during the in-flight tests of the Yamal-200 spacecraft are presented.     

基于紫外敏感器的卫星自主导航方法研究

研究了卫星利用CCD紫外敏感器进行自主轨道确定的方法。敏感器通过地球紫外图像提供地心方向矢量及姿态误差信息进而确定卫星轨道。采用Unscented卡尔曼滤波算法,对紫外敏感器测量精度、姿态误差、部分轨道参数以及地球模型对导航精度的影响进行了仿真验证。仿真结果表明本方法具有较高的定轨精度,其导航误差主要取决于紫外敏感器测量精度和卫星姿态误差。     

机载火控雷达和电子战一体化问题研究

现在的战斗机都装载有火控雷达（FCR）、电子战系统（EWS）和无线数据链等。这些系统都是独立工作的,且相互之间很少有信息交换。为有效提高系统的综合性能,提出了各系统之间的四级融合机制：初级融合、原始数据级融合、分系统级融合、组网级融合。其中前三级融合均基于单个多功能传感器,最后一级融合基于多功能传感器组网。四级融合机制大大提高了雷达和电子战系统的效率,显著提升了系统的整体性能。     

航天器高精度姿态敏感器冗余测量信息智能融合技术

航天器在某些姿态敏感器故障的情况下，经多种组合进行自主故障判断、故障定位及重组后融合定姿，仍能保证姿测精度，或者在稍降低定姿精度的情况下，使航天器降级工作，挽救航天器。