考虑失配的SAR欺骗干扰分析与仿真

针对平台扰动等非合作因素造成SAR有源欺骗干扰中的Range-Doppler二维失配滤波问题,结合SAR成像的脉压输出表达式,论述失配滤波对有源欺骗干扰效果的影响,分析指出失配滤波的存在既利于形成欺骗干扰,又会增加输出相位误差,降低脉压增益,导致干扰能量分散,使干扰的可控性变差。仿真实例表明该结论是正确的。     

一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM技术

针对智能无人系统的定位与地图构建问题,提出一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM（即时定位与地图构建）方法。算法基于传统粒子滤波思想设计实现,后端处理时仅对位姿状态量进行滤波,有效解决了传统算法的维度爆炸问题,减少计算量的同时保证一定的精确度,兼顾SLAM算法精确性和即时性的要求。实验结果表明,方法整体定位精度相对误差低于5%,在光照条件适宜的小型场景效果更佳,误差低于3%,能够达到分米级精度,证明了SLAM方法能够完成SLAM系统的要求,实现即时定位与地图构建功能,具有一定的准确性、稳定性和鲁棒性。粒子滤波能够应用于视觉惯导SLAM领域并达到较高的精度要求。     

基于滤波器方法的非线性系统故障诊断准确率的机理分析

提高诊断准确率是非线性系统故障诊断的重要目标之一。从非线性滤波的角度,系统地分析了线性化误差和模型误差对诊断准确率的影响。首先揭示了线性化误差及模型误差两因素对非线性滤波性能的影响机理,接着通过计算非线性系统故障的后验条件熵,以及错误率的Bhattacharyya上界,从机理上证实提高非线性滤波精度对于提高故障诊断准确率的意义。     

一种适用于MEMS惯组的低维传递对准方法

为适应惯导系统低成本、轻量化的发展方向,使用MEMS惯组作为敏感器逐渐成为惯导系统采用的主要方案.但是,该方案存在MEMS惯组内陀螺和加速度计常漂大、重复性差、安装误差难以标定的问题,需要使用高精度惯导作为基准对上述误差进行估计.通过构建导航速度、姿态阵的误差模型,使用Kalman滤波算法对误差参数进行估计,实现了对陀...     

基于Kalman滤波解调的半球谐振陀螺全角控制方案及仿真

针对半球谐振陀螺全角模式控制中的信号处理与控制环节复杂、高精度数字解算对全角控制效果和陀螺精度有直接影响的问题,对半球谐振陀螺全角控制方法进行研究.以非理想半球谐振子为控制对象,给出一种半球谐振陀螺的全角控制方案.针对振型信号的高精度解算问题,提出一种基于Kalman滤波的数字解调方法.仿真结果表明,基于Kalman滤波解调的全角控制系统能实现快速解调和稳定控制.     

一种新的鲁棒PM滤波及其在组合导航中的应用

针对传统M估计滤波在处理系统尖锐野值时会出现不稳定或发散的特点,提出了一种新的基于映射统计野值检测的M估计(PM)滤波算法。该算法借鉴电力系统中GM估计野值检测与抑制方法,通过增加系统结构空间信息来提高鲁棒性,该算法不仅对受污染的高斯噪声具有鲁棒性,还能够抑制尖锐状态野值、结构野值等对系统的不利影响。将这种新的滤波算法应用于CNS/SAR/SINS组合导航系统中,仿真结果表明,与常规Kalman、M估计滤波相比,鲁棒PM滤波具有更强的结构抗差能力。     

基于多特征融合的天基面目标长时跟踪算法

天基视频成像特性存在目标尺寸小、特征几乎无纹理、干扰因素多等问题,现有的近景面目标跟踪算法不完全适用。文章通过利用梯度直方图与颜色名称两种特征在天基视频跟踪中的不同优势,借鉴由跟踪、学习、检测三部分组成的长时跟踪思路,对高斯核化相关滤波器进行改进,提出了一种适用于视频卫星数据处理的多特征融合面目标长时跟踪算法。运用该算法对来自SkySat-1及"欧比特"视频卫星的遥感影像数据集进行面目标跟踪测试,从4组天基视频数据中选取的6个目标均实现了稳定跟踪;同时,对OTB近景数据集中选取的与天基视频有类似特征的16组视频序列的测试结果显示,该算法实现了83.4%的精度、63.2%的成功率。试验表明,文中所提方法优于现有相关跟踪方法,显示了将长时跟踪策略引入天基视频跟踪领域的可行性和广泛应用前景。     

导弹飞行数据的相容性检验研究

本文针对导弹飞行试验的特点,采用导弹六自由度动力学方程建立了飞行数据相容性检验的数学模型。在有舵偏激励同时考虑偏差间相关性的条件下,应用广义Kalman滤波方法进行常值及比例因子偏差的估计。仿真及实际应用表明所建数学模型及估计方法正确有效,所得结果与由高速可重复模拟匹配技术结果极为接近。     

弹载SINS四元数模约束下滤波空中对准

针对弹载SINS/GPS系统的空中对准,提出一种四元数模约束条件下的非线性滤波初始对准算法。首先,利用坐标变换和四元数姿态描述,将传统的强非线性滤波对准问题转化为一个二阶弱非线性滤波问题;其次,采用二阶扩展卡尔曼滤波（EKF）对二阶非线性部分进行处理,得到一种简洁的滤波对准方案;最后,推导了四元数模约束条件下滤波算法的最优实现,及反馈四元数估计结果时的闭环滤波形式。利用车载MEMS IMU/GPS系统,进行了初始对准的地面试验,结果表明,在车辆弱机动条件下,对准算法能够实现姿态和惯性器件误差的快速估计,实现惯导系统的对准。     

机动目标多传感器组网空间配准方法

针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。