基于北斗双星定位系统的组合导航滤波算法实现研究

捷联惯性导航系统的主要缺点是导航定位误差随时间增长。北斗双星定位系统是我国独立研制的一种区域性卫星导航定位系统,具有自主性强、定位精度较好的特点。因此捷联惯导与北斗双星定位的组合成为具有我国特殊意义的一种组合导航系统。论文针对北斗双星定位系统设计了一种低阶卡尔曼滤波器,建立了双星的量测噪声模型。首次提出了使用逐次逼近法来解决北斗双星系统中存在的位置滞后的问题,并且最后进行了实际的跑车验证。试验表明,该组合导航滤波算法实时性好,精度高,具有较好的工程应用价值。     

用于SAR、GMTI和海上监视的X波段宽带试验机载雷达

加拿大渥太华的防务研究和发展部门已完成了一种新型多模X波段宽带试验机载雷达（XWEAR）第一阶段的研制工作，这是对合成孔径雷达（SAR）成像、逆合成孔径雷达（ISAR）、地面动目标显示（GMTI）雷达和海上监视雷达的支持研究，特别集中在对小型目标的探测和远距离的面上目标监视。特别关注的领域有：静止和运动目标的SAR成像技术、海上和陆地动目标的时间一频率分析、用于GMTI的空时自适应处理、对海面电磁后向散射特性的研究、自动目标识别和特征提取的特征产生、以及宽带系统对付电子干扰的抗干扰性分析。第一阶段是以SAR和海上监视模式的飞行试验结束的。第二阶段将进行大范围监视GMTI（WASGMTI）和综合SAR-GMTI模式的飞行试验。简述了试验雷达并介绍了它的数据采集能力。区别特征包括X波段的运行、SAR和海上监视的单通道运行以及WAS-GMTI和综合SAR-GMTI的双通道运行。该新型雷达将现有的数字扫描转换器的用途扩大为控制器，已有的商用元件有：发射机、A／D转换器和计算机电路板。定时电路、波形产生器、单通道和双通道的接收机可以按用户需要定制。     

卫星自主轨道确定的自校准滤波

研究在导航敏感器测量带有系统偏差情况下的卫星自主轨道确定问题,已有的大量研究表明这类系统偏差是影响自主轨道确定系统性能的关键因素.针对这一问题,本文基于线性时变系统的可观性理论证明了系统偏差为未知常值时,自主导航系统的状态和常值偏差都是可观的.在此基础上设计了将系统偏差作为状态向量新增分量的自校准滤波器以估计轨道参数,同时校准系统偏差.数学仿真结果表明,采用自校准滤波可以将自主导航的位置精度从10km（3 σ）量级提高到200-500m（3σ）.     

自适应广义卡尔曼滤波器在反辐射导弹中的应用

抗目标辐射源关机的能力是反辐射导弹的关键战术技术性能之一，采用增广状态的广义卡尔曼滤波（EKF）与Sage－Husa自适应滤波相结合的方法，解决了在被动雷达导引头测量存在常值偏差和随机噪声，且随机噪声方差未知情况下所测角度的滤波问题，从而在目标辐射源关机时刻较精确地建立起目标视线在惯导坐标系中的方位坐标（简称惯性基准），进而利用速度追踪法导引导弹攻击目标。给出了以某型导弹为背景的全空间弹道数学仿真结果。     

一种模糊多传感器跟踪系统

许多多传感器目标跟踪系统都是在假定数据关联过于复杂、集中式融合办法的计算要求过多而难于实现的情况下提出的。此外还需假设噪声分量相对较小、无漏检，扫描周期相对较短等等。业已证明，在采用这些假设条件生成模拟数据进行测试时，许多多传感器跟踪系统都能有效地工作。然而深入研究了几组实际数据的特点之后，就会发现这些假设并不总有效的。本文首先介绍了一种实际的多传感器跟踪环境的特点，并解释了在这种环境下现有系统不能有效完成任务的原因。然后给出克服这些系统缺陷的种数据融合方法，方法分为3步；（Ⅰ）采用一种自适应学习方法估算同步误差；（Ⅱ）漏检时调整目标的测量位置；（Ⅲ）采用一种基于模糊逻辑的算法预测下一个目标位置。为做出性能评估，我们采用不同的实际数据集和模拟数据集对融合方法进行了测试，结果令人满意。     

区间卡尔曼滤波算法在高动态导航的研究

针对卡尔曼滤波算法中动力学系统模型以及噪声模型不能精确已知,导致卡尔曼滤波算法在实际中不能实现最优估计。首先分析了传统卡尔曼滤波算法中各种误差源的影响,以及区间矩阵运算的影响,经分析得到,区间运算可以保证集合映射的完全性,但不能体现最优化。通过分析,本文提出了一种新型的区间卡尔曼滤波,将各种误差源归约到先验估计值区间和后验估计值区间中,然后将区间交集运算应用于卡尔曼滤波算法。这种新算法运算量与传统卡尔曼滤波算法相当。通过仿真实验证实,该算法在含时变噪声的高动态导航定位中比传统卡尔曼滤波效果提高2dB。     

四维黎曼时空下脉冲星导航模型精度分析

考虑深空探测中广义相对论的影响,以适应纳秒量级的计时精度要求,本文针对航天器绕飞轨道,建立四维黎曼时空下带有时间转换项的脉冲星导航系统轨道动力学模型和四维观测模型,并基于无迹卡尔曼滤波方法设计脉冲星导航算法,针对模型中的时延项对导航精度的影响进行分析。分析结果表明:在时间转换模型中引力时延、航天器偏轨时延以及绕飞行星曲率时延等因素远大于航天器曲率时延对导航精度的影响,在量测模型中太阳系的引力远大于周年视差效应和脉冲星自行对导航精度的影响。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

多测速系统中系统误差实时估计与校准算法

在实际目标跟踪系统中,测量设备都存在系统误差,会导致跟踪滤波精度显著下降。针对多测速系统,对其测速系统误差进行了简化数学建模;然后将其增广为状态变量,应用扩维无迹卡尔曼滤波对目标运动状态和系统误差进行联合估计,以实时校准系统误差、提高状态估计精度。在存在主副站2类系统误差的条件下,设定恒定和线性时变2类系统误差场景,对算法进行仿真分析。仿真结果表明,算法在2类系统误差情形下都能有效校准系统误差,位置、速度滤波精度可提高80%以上;尤其是当系统误差恒定时,算法可完全消除系统误差的影响。