姿态机动时天基武器系统的传递对准技术

根据考虑弹性变形的传递对准模型和空间导航解算所需的轨道运动学模型,研究了基于Kalman滤波的角速率与姿态阵匹配的姿态机动时天基武器系统的传递对准.仿真结果表明:弹性变形对两种匹配方式的传递均有影响;与Kalman滤波相比,H∞广义平方根滤波的对准性能更优;姿态阵匹配法较角速率匹配法更为适用.     

Rao—Blackwellized粒子滤波在SINS／GPS深组合导航系统中的应用研究

在组合导航系统数据处理中,有时会出现线性非线性混合模型的高维滤波问题,此时采用传统的线性卡尔曼滤波无法直接处理,而一般的非线性粒子滤波计算量往往很大,难以满足导航系统实时性要求.因此,本文提出了利用Rao-Blackwellized(R B)思想对上述组合导航滤波模型进行分块处理,对于线性子空间采用卡尔曼滤波方法,对于非线性子空间采用粒子滤波方法.优化处理后的粒子滤波维数从20减少到3,使抽样所需的粒子数大大减少.通过仿真验证表明,在选取相同粒子数目前提下,本算法的滤波精度明显提高,并有效保证了导航计算的实时性.     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
     

基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法

无人机已被广泛应用于军事和民用领域,目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一。针对无人机视频跟踪过程中目标易发生尺度变化、遮挡等问题,提出一种基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法。首先,结合残差学习和空洞卷积的优点构建深度网络提取目标特征,同时克服网络退化问题;其次,将提取的目标特征信息输入核相关滤波算法,构建定位滤波器确定目标的中心位置;最后,根据目标外观特性的不同进行自适应分块,并计算出目标尺度的伸缩系数。仿真实验结果表明:所提算法能够有效应对尺度变化、遮挡等情况对跟踪性能的影响,在跟踪成功率和精确度上均高于其他对比算法。      

改进调节因子的GPS/SINS组合导航自适应滤波算法

针对传统卡尔曼滤波在复杂、高动态条件下滤波不稳定的问题,提出一种改进调节因子的Sage-Husa自适应滤波算法。该算法利用全球定位系统(GPS)三维速度信息对滤波异常判定条件中的调节因子进行实时优化,动态估计量测噪声的协方差阵,提高组合导航系统的自适应性。仿真结果表明,改进的Sage-Husa自适应滤波算法计算量明显降低,与传统卡尔曼滤波相比,能够保持较高的自适应性,明显改善定位精度。     

单星只测角对低轨卫星的EKF跟踪分析

利用扩展卡尔曼（EKF）滤波原理研究基于天基光学平台对低轨卫星的跟踪问题,根据单星只测角观测值建立了相应的状态模型和观测模型,并进行低轨卫星的跟踪仿真,结果表明：该方法可以获得较高的跟踪精度,这使得基于单星只测角星上滤波跟踪成为可能。     

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂，给噪声统计特性的准确描述带来困难，这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析，在此基础上，给出了基于滤波收敛性判据，结合Sage-Husa自适应滤波和强跟踪Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以GPS／INS组合导航系统为例进行了计算机仿真，结果表明：该算法可有效抑制滤波发散，具有较大范围的自适应能力。     

采用H_∞滤波器的GPS/INS全组合导航系统研究

 根据 H∞ 鲁棒滤波理论,提出了基于 H∞ 滤波技术的 GPS/INS全组合导航系统。该系统仅含有位置误差、速度误差和平台误差角 9维状态,并利用位置、速度和载波相位观测信息对全部状态进行观测,组成全组合导航系统,由 H∞ 滤波来提高系统的鲁棒性。对提出的全组合系统进行了动态仿真,仿真结果表明,该系统结构简单,状态估计精度高,系统鲁棒性好,便于工程实现。     

武装直升机IFFC系统目标状态估计器的设计与仿真探讨

目标状态估计器(TSE-Target State Estimator)是综合飞行／火力控制(IFFC-Integrated Flight and Fire Control)系统中的一个重要组成环节，它对测量的目标参数进行滤波估值，提高了火控系统的命中率。本文阐述了目标状态估计器的设计一般方法，并以地面匀速运动的坦克为目标，对其进行了设计与仿真。     

一种具有容错性的分散化滤波算法

先介绍了联邦滤波器和方差交叉滤波器,然后结合上述两种方法,提出了一种具有容错性的分散化滤波方法,证明了这种方法是次优的,并给出了确定信息融合因子的算法,最后通过一个组合导航系统的仿真例子验证了这种方法是可行的和有效的。