Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法

针对多目标跟踪（MTT）,提出一种新的基于随机集的滤波算法,称为Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法（RBP-PHDF）。算法运用Rao-Blackwellized思想,通过挖掘分析“混合线性/非线性模型”的结构,采用序列蒙特卡罗（SMC）方法预测与估计概率假设密度（PHD）迭代式中各个目标的非线性状态,并利用非线性状态粒子中包含的信息,使用卡尔曼滤波器（KF）对线性状态进行预测与估计。以更好地估计PHD进而提高各目标状态估计精度。分析与MTT仿真的结果表明,在相同的仿真条件下,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,RBP-PHDF在降低粒子维数、减少计算量的同时,有效提升了估计精度。     

组合导航系统故障检测方法研究

针对组合导航系统的故障检测问题,提出了一种基于自适应加权和卡尔曼滤波相结合的自适应滤波新方法。它不仅可以检测出系统故障,而且可以对故障大小进行跟踪估计,同时可以对故障进行具体定位。仿真表明,该方法能够快速有效地对组合导航系统的故障进行检测和隔离,计算速度快,实时性好,可以很好地保证组合导航系统的安全可靠性。     

轮式起降无人机安全起飞纵向控制

为了提高无人机在风干扰下的起飞安全性,对无人机常规起飞纵向控制方案加以改进,提出了基于直接升力控制的安全起飞纵向控制方案.采用由低通滤波器和超前补偿通道组成的组合滤波方案,用以解决所提出控制方案中无人机升降速度信号的精确获取问题,通过所研制的专用升降测试台和基于频谱分析的设计方法,对组合滤波方案进行了参数选取和仿真验证.基于Matlab/Simulink仿真环境建立某型无人机的全量非线性数学模型,通过仿真设计相应的襟翼偏转控制律.仿真结果表明,应用组合滤波方案获取的升降速度信号精度较高,满足起飞控制的使用要求.安全起飞纵向控制方案可显著增强无人机的抗干扰能力,从而提高起飞过程的安全性.     

INS/SMNS组合导航信息融合算法

为了解决INS/SMNS(Inertial Navigation System /Scene Matching Navigation System)组合导航系统信息融合时涉及到的时间对准、多速率滤波、不等间隔以及量测滞后等问题,根据INS/SMNS组合导航主要应用于末制导段以及Kalman滤波与观测值的关系,提出了采用外推法进行时间对准、变周期离散化进行不等间隔多速率滤波、使用计算机软件消除量测滞后的解决方案.对比分析了常规Kalman滤波、消除量测滞后Kalman滤波以及方案的滤波精度.仿真结果表明设计的方案具有较高的滤波精度.     

基于IMM_UKF的红外导弹滑模制导

针对红外空空导弹被动制导问题,将交互式多模型算法(IMM)和不敏滤波(UKF)算法结合起来估计目标状态,同时设计了滑模制导律来提高目标的可观性,从而提高导弹制导精度.仿真结果表明在同等可观性条件下,IMM_UKF较自适应两步滤波(ATSF)估计精度高,与滑模制导律结合起来提高了制导精度,减小了脱靶量.     

确定编队卫星相对轨道的容错UKF方法

针对相对轨道测量设备出现连续野值引起的滤波误差偏大及发散问题,提出了基于残差正交性检测的容错UKF算法.介绍了非线性滤波在相对轨道自差确定中发展历程和容错UKF的原理、滤波算法和计算流程.根据测量设备出现连续成片野值时残差序列服从以野值为均值的正态分布这一特性,提出了基于残差正交性进行野值检测的思路,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,构造在线修正的uKF容错滤波器,抑制野值对新息序列正交性的影响.在STK软件设定两颗卫星的轨道根数,生成相对运动的位置和速度,通过坐标变换,加入正态分布的误差和连续野值,构造卫星问距离、仰角和方位角测量值.根据C-W相对运动方程和空间几何建立状态方程和测量方程,编制基于残差正交性检测的容错IJKF.滤波器的相对轨道确定程序.通过仿真计算,评估了连续野值对常规UKF和容错uKF轨道确定算法的影响,证实了容错UKF算法可以完成对连续野值的检测及在线修正功能,有较强的鲁棒性和稳定性,可以应用于工程实践.     

一种基于粒子滤波的月球车同时定位与地图创建方法

针对月球探测车位置与姿态的准确估计问题,提出了一种基于RBPF粒子滤波的月球车SLAM方法。该方法基于高速激光雷达对环境地貌的观测,通过激光测距值与所建栅格地图之间的匹配实现。鉴于车体的位置估计仍难以彻底消除累积误差,提出了对于月球车平动速度的估计方法,并通过仿真实验验证了该速度估计方法的正确性。为提高粒子滤波的实时性能,提出所有粒子共同维护一幅地图的处理方法,实验表明该方法在明显提高SLAM实时性的同时,并未对滤波效果产生明显影响。
     

基于GPS RTK技术的惯导平台误差模型辨识

对在惯导平台车载试验误差模型辨识中使用全球卫星定位系统（GPS）载波相位差分（RTK）法进行了研究。建立了系统的状态与量测方程,将GPS RTK的整周模糊度作为一个状态进行估计,用基于平方根滤波的Kalman滤波器以防滤波发散。仿真结果表明：与单点定位GPS和伪距差分定位相比,GPS RTK法可明显提高辨识精度。     

基于Unscented滤波的伴飞卫星自主相对导航滤波器

为提高导航滤波器的稳定性和计算精度,根据卫星自主导航原理,构造了基于Unscented Kalman滤波（UKF）的伴飞卫星自主相对导航滤波器,建立了算法模型。仿真结果表明：UKF的滤波精度优于扩展Kalman滤波（EKF）,且无需计算量测方程的Jacobi矩阵,计算量小、易于实现。     

二维地对空单站无源定位滤波算法研究

在空对地和地对空两种单站无源定位系统中,地对空单站无源定位难度比较大,因为地对空单站无源定位不仅要进行目标位置估计还要进行目标速度估计。在MATALB仿真平台上建立了地对空定位模型,并进行了EKF、MGEKF和UKF三种滤波算法100次Monte-Carlo仿真,提出了对Monte—Carlo仿真结果的若干处理方法,在此基础上对三种滤波算法进行比较,得出三种滤波算法各自的优缺点。