多尺度小波变换在野值剔除中的应用

常见的野值剔除方法即卡尔曼滤波算法条件苛刻,不易实现。在分析了系统方程之后,利用小波变换的基本原理,将系统信号分解到各个尺度上,在各尺度上分别进行卡尔曼滤波,之后进行小波重构从而得到各尺度下的滤波估值。此算法将小波去噪与卡尔曼滤波算法结合起来,能够更有效地剔除野值。针对卡尔曼滤波算法的复杂性,还提出了一种有效的滤波算法,利用该算法进行小波多尺度分解和滤波和重构,信号野值也可以得到很好的剔除。经仿真实验验证,这两种多尺度小波变换算法都能够很好地剔除野值,效果明显。     

弹道导弹的捷联惯性/天文组合导航方法

针对传统的捷联惯性/天文(SINS/CNS)组合导航系统不能精确估计加速度计偏置而导致导航误差发散的问题,提出一种基于星光折射间接敏感地平的捷联惯性/天文(SINS/RCNS)组合导航方法。利用星敏感器测量星光折射角,结合大气折射模型得到的折射视高度来抑制位置误差的发散。推导了基于星光折射新的量测方程,分析了折射星数目与导航精度的关系,当使用多颗折射星时能够精确估计加速计偏置,从而能够完全抑制位置误差的发散,并对系统进行可观测性分析。通过卡尔曼滤波实现了状态估计。仿真结果表明:本文方法的导航精度优于传统方法,有效抑制了位置误差的发散,验证了本文方法的有效性。     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

雷达对再入机动目标跟踪算法研究

采用广义Ｋａｌｍａｎ滤波方法，通过在北天东雷达直角坐标系内建立相应的再入目标状态及雷达观测方程，再入目标的机动特性用一阶高斯马尔科夫过程描述，并增广到状态方程组之中，根据获得的带有测量误差的雷达测量信息对再入机动目标弹道进行估计，得到了满意的结果。     

一种改造的SINS误差模型在精对准中的应用

针对捷联惯导系统原始的静态误差模型航向角误差不可观测的情况,本文提出了一种改造的静态误差模型.该模型在原始模型的基础之上,通过能观测性结构分解以及状态变换转化而来.理论分析表明经改造后的误差模型可从一定程度上解决航向角误差不可观测的问题.利用该模型对某型号车载激光捷联惯组作卡尔曼滤波精对准实验,并对比参数辨识精对准的结...     

交会对接气浮仿真平台视觉辅助姿态确定

文章首先介绍了用于空间合作卫星最后逼近段交会对接任务的仿真平台,描述了文中使用的姿态运动学方程和视觉成像算法。为了充分利用陀螺仪和视觉系统进行姿态确定,采用传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）对两种测量数据进行融合,实现对姿态和陀螺仪漂移的估计。为了克服EKF调节参数过多和计算过程需要求逆的问题,设计了一种新的非线性观测器。最后,通过在对接仿真平台上进行试验,对比验证了非线性滤波器的有效性以及实用性。     

基于MRPs/NPUPF的地磁/加速度计测量的姿态估计新方法

针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NPUPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。
     

导航星座自主导航的守时算法研究

导航星座自主导航是提高卫星导航系统生存能力的一个重要方面,而实现导航星座自主导航的前提在于自主守时,星上综合原子时的计算则是自主守时的关键技术之一。本文分别研究了星上综合原子时计算的传统加权平均算法与卡尔曼滤波算法,并分别做了仿真实验,结果表明,通过合理设置,两种方法均可保持60d内自主守时25ns。     

一种新的航空发动机自适应模型设计与仿真

提出了一种基于机载非线性发动机模型,且具有输入端积分补偿的卡尔曼滤波器估计器的发动机自适应模型设计方法。其主旨是经过相似变换,在非线性相对弱化的另一坐标区域内设计常规卡尔曼滤波估计器,利用所得卡尔曼估计器对各估计回路的初步解耦,进一步在各观测回路中引入输入误差积分激励,对滤波器的输入进行实时积分修正,充分实现各估计参数回路的静态解耦。同时,将该卡尔曼滤波器与机载非线性实时模型综合,从而使发动机自适应模型具有大范围无静差参数跟踪能力。最后,对所提出建立的自适应模型的参数估计能力和鲁棒性进行了数字仿真验证。     

修正增益卡尔曼滤波算法在被动测距问题中的应用

在采用被动导引头的导弹突防过程中，准确并及时地得到自身距离拦截器的距离信息，是制定导弹突防策略的关键。针对采用红外成像装置作为测量手段的飞行体，研究了利用红外成像装置观测空中运动目标所获得的目标视线角信息，采用修正增益卡尔曼滤波算法从目标视线角信息中提取出一定精度的飞行体至目标的距离信息的被动测距问题。文中给出了四种不同计算工况下的仿真结果曲线。仿真算例验证了被动测距方法的有效性，证明了载体进行机动有助于被动测距精度的提高。