飞行器测控专业委员会一九八二年学术讨论会论文题录

一、测,数据处理与精度分析使用连续波雷达测速信息直接求速的方法刘铭章(见本期)色噪声数据多项式平滑的若干问题陈守廉(见本期)许氏模型方法及其应用研究吴平李波(见本期)递推最小二乘估计与测量体制刘利生(见本期)常增益递推滤波器及其稳定性王彦顺无动力段轨道约束的BET方法及其应用吴平数字信号的最小相位分析程纬国误差分离中的自适应估计张金槐(见本刊82年第四期)地球同步卫星的定轨精度分析陆钟麟李显霖用于卫星激光测距数据处理的两种序贯估计算法的比较何妙福计算机实时自动判断运载火箭的飞行状态鲁梓成陈世如外弹道测量系统实…     

色噪声情况下微分平滑求速的最优滤波问题

本文针对较接近真实的测量误差模型,讨论了最优微分平滑滤波器与白噪声滤波器这两种滤波器误差传播权系数的差别。结果表明,用对白噪声最优的滤波器微分平滑色噪声数据,可能带来很大的精度损失;从实测数据验算结果来看,精度损失一倍以上。表明了从软件方面提高外测精度的潜力。     

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

局域增强系统级联双频平滑技术研究(英文)

针对电离层误差时间梯度和空间梯度对局域增强系统的不利影响,提出使用级联双频平滤波方法解决此问题。级联双频平滤波先使用一个双频平滑滤波器精确估计电离层误差,利用得到的估计值修正码伪距观测量中的电离层误差,再使用一个双频平滑滤波器削弱噪声。这样,电离层误差被完全从平滑过程中移出,由L2码观测量引入的附加的噪声也被压制。基于中国民航新航行系统实验室的局域增强系统测试平台所采集的数据对级联双频平滤波的有效性和基于级联双频平滤波的局域增强系统的精度进行了分析。结果表明级联双频平滤波技术可以同时消除电离层误差时间梯度和空间梯度导致的平滑滤波残差和差分校正残差,并具有较低的滤波噪声。     

色噪声数据多项式平滑的若干问题

一、引言在数据平滑的初步分析中,一般均假设观测值随机误差是序列不相关的(白噪声数据)。但仔细观察后可以发现,电子跟踪设备获取的观测数据的随机误差实际是序列相关的(色噪声数据)。随着对数据处理质量要求的日益提高,如何设计平滑色噪声数据的数值滤波器、如何估算该滤波器的输出输入方差比以及怎样合理地使用它等,显然是人们关心的问题。有关白噪声数据多项式平滑,国内已有不少文章和书籍对此作了详尽的论述和介绍,在外测数据处理等实践中也得到了广泛的应用,但有关色噪声数据的平滑问题则较少看到,在     

一种基于盲同态解卷积的SAR成像自聚焦算法

针对大气扰动及飞行平台不稳引起机载合成孔径雷达(SAR)图像散焦的问题,提出了一种新的自聚焦算法来估算运动误差。该算法是基于运动误差函数及场景散射函数平滑特性的差异来进行估计的,利用复对数变换将图像的幅度与相位信息分离,进而分别对相位及幅度信息进行处理。运动误差通常为慢变函数,而场景的散射信息具有某种随机特性。因此,经过复对数变换后,运动误差及散射信息可以通过滤波器进行分离,将相位中的随机噪声去除,从而保留了慢变的运动误差函数。为了去除噪声信息,需要建立一个平滑滤波器,利用Daubechies小波的尺度函数构造Riesz基向量,从而建立了正交子空间,通过所建立信号子空间及噪声子空间组建平滑滤波器,最终可以获得准确的运动误差。在实验部分,分别利用仿真数据及实测数据对本文方法进行验证,最终结果分析表明该方法具有很高的估计精度及执行效率。     

连续时间系统的定常状态估计器

 对于线性定常的连续时间系统,当系统和测量噪声为平稳白噪声过程时,研究了定常的状态估计器的设计方法。为了改进传统的Kalman-Bucy滤波器的瞬态性能,提出了两种新的性能函数的定义,从而给出了两种便于工程应用的修正的Kalman-Bucy滤波器。     

一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用

针对光纤陀螺捷联惯导(FOG SINS)/GPS组合导航系统实际工作环境中,由于系统噪声与量测噪声模型发生变化而带来的滤波器发散的问题,提出一种新型模糊自适应Kalman滤波器(FSHAKF).通过引入IMU精度因子与GPS水平精度因子,构造模糊推理系统(FIS),实时更新自适应参数,有效地解决了传统Sage-Husa自适应滤波器(SHAKF)估计模型不准确、系统噪声与量测噪声无法同时估计以及滤波器长时间易发散的问题.仿真实验表明,本文提出的FSHAKF算法相较于SHAKF算法,估计精度得到明显提高,且避免了滤波器的发散.     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

一种特殊白化滤波器的广义最小二乘法

 本文提出一种采用特殊白化滤波器的广义最小二乘法,简记为GLS（SF）。这种算法中不需要单独估计白化滤波器的阶次及参数,只需迭代估计模型参数,算法简单,准确度和收敛性也较好。对于输入噪声较小、输出端测量噪声近似白噪声的系统来说,文中证明,用此算法所得模型输出与系统输出观测值之误差平方和最小。文中给出几个实际动态校准中建立动态数学模型的例子。     

使用连续波雷达测速信息直接求速的方法

本文提出了使用连续波雷达测速信息直接求速的方法。该方法根据测速信息的物理意义及线性估计理论,给出了关于测量量的直接估式、估式的近似处理及误差分析。还给出了相应的电波折射修正方法。由于该方法不使用多普勒频率,与定位系统一样,都以广泛应用的测量量为数据处理的基本参数,使连续波雷达数据处理过程更加清晰、实施更加简便、理论更加严格。实践表明该方法是可行的、有效的,较多普勒频率求速法优越。     

相关噪声数据平滑方法

本文提出了关于连续波雷达测量量噪声相关时的数据平滑方法,从而解决了平滑理论中处理误差相关性和截断误差这两个多年来的难题,建立了相对准确、可行的平滑模型。     

基于因子图的状态估计方法运算实时性研究CSCD

对因子图算法及其理论基础进行研究,使用消元算法分析了一元观测因子图模型的稀疏结构,得到了一种适用于该模型的增量推断算法;并对固定滞后平滑算法进行了研究,实现了滑窗在该增量推断算法中的应用;最后通过仿真验证了基于因子图的状态估计方法的估计能力、该增量推断算法在求解一元观测因子图模型的状态估计问题时运算速度的提升能力,以及滑窗维持该增量推断算法运算速度稳定的能力。     

基于组合导航技术的光纤捷联系统在线标定

 将光纤捷联系统惯性测量单元（IMU）输出误差分解成零偏误差、标度因数误差、失准角误差和随机白噪声几个部分,建立了系统误差模型,基于此模型设计卡尔曼滤波器引入高精度外部信息源对IMU进行在线标定。将此方法应用于某光纤捷联系统进行跑车试验,结果表明：引入外部信息源进行在线标定与补偿后系统纯惯导精度显著提高,本文建立的系统误差模型和在线估计方式有效估计了IMU输出误差,实现了系统在线标定,提高了系统实用精度。     

离散跟踪微分器在着舰导引滤波中的应用

介绍了自动着舰导引系统的工作原理及其滤波问题。为了抑制着舰导引系统跟踪雷达的高频噪声,并且克服常用的滤波器采用有限差分法求微分估计的弊端,采用两个二阶离散跟踪微分器串联起来,对含有噪声的雷达测量值进行滤波,并且提取其一二阶微分信息。结果表明,在仿真中使用白噪声模拟雷达噪声,跟踪微分器的滤波效果令人满意。     

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。     

载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用

针对GPS/SINS紧组合导航系统中伪距噪声大从而引起组合导航系统精度低的问题,提出了将载波相位平滑伪距方法引入到组合导航系统中,利用具有较高精度的载波相位对低精度伪距进行平滑滤波,在建立观测方程的同时,为了减小Kalman滤波器计算量,选用最佳4颗卫星的伪距与伪距率作为观测值,并提出了一种四面体选星法,该方法不需要进行矩阵求逆运算,减小了运算量。利用光纤陀螺捷联惯导系统与GPS接收机搭建了实验验证系统,通过车载实验对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,经过载波相位平滑后的伪距噪声得到了降低,从而能够进一步提高GPS/SINS组合导航系统的定位精度,其位置误差均方根值相比无载波相位平滑减小近40%。     

改进的组合导航算法在MEMS组合导航系统中的应用

针对MEMS组合导航系统的应用,提出了一种改进的组合导航算法。首先采用零速修正算法对MEMS陀螺仪逐次启动重复性无规律的常值零偏进行补偿;其次,通过分析陀螺仪误差项的构成,提出了一种将卡尔曼滤波器输出的误差估计量P与零速修正的误差量相结合的改进导航算法,引入误差量分配加权思想,实现对系统误差方差阵Q中陀螺仪误差量的在线调节。利用跑车试验数据对算法进行验证,结果表明在MEMS组合导航系统中,与经典的导航算法相比,改进算法的导航精度更高、可靠性更强,是一种能有效应用于实际中的估计方法。     

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。