基于自适应滤波的车载DR系统研究

ＧＰＳ／ＤＲ组合系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备ＤＲ（Ｄｅａｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）是其最重要的组成部分。文中分析研究了ＤＲ自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法,设计了基于自适应滤波的车载ＤＲ系统,描述了系统的结构。实际跑车结果表明,采用机动加速度均值和方差的自适应滤波算法,可以大大提高系统的动态跟踪能力,特别是在车辆做大机动行驶时,跟踪效果尤为明显。     

GNSS/SINS组合SAR运动信息传感器

提出一种不依赖于机载主惯导的SAR运动信息传感器方案，即改进的基于GNSS／SINS组合运动系统。在成像期间．输出以纯惯性为主的导航信号．以保证较高的相对定位精度。而GNSS／SINS组合．则保证了长时间的绝对定位精度。本介绍了这种运动传感器的原理和数学模型等，并对实验结果作了分析。多次实验表明，本提出的基于GNSS／SINS的运动传感器具有很高的精度，完全满足了SAR成像的精度要求．特别适用于没有主惯导或主惯导精度较低的场合。     

一种基于GPS的测姿新方法

提出了一种利用GPS载波相位信号，基于积分角速率参数IRP（Interated rate parameters)的概念，并借助于扩展了卡尔曼滤波（Extended Kalman filtering)算法进行载体的姿态及姿态变化率估计的新方法，利用线性跟踪理论建立动态方程，使动态方程形式简单，意义明确，利用IRP的概念，通过解决姿态矩阵的递推过程，建立载波相位的观测方程，仿真试验结果表明，本算法具有计算效率高，实时性好，测姿态精度高等优点，并且，由于同时对姿态率进行跟踪估计，因而表现出对载体机动性较强的跟踪能力。     

SINS/Two-Antenna GPS组合导航系统设计及实现

对SINS／two—antenna GPS全组合导航系统进行了研究，建立了相应的误差模型和系统观测模型，特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法，并进行了系统硬件集成设计。仿真结果表明：该设计改善了系统性能，提高了导航定位的精度、可靠性和实用性。     

基于Lawden改进型方程的编队Unscented Kalman Filter滤波估计

通过改进卫星编队的Lawden方程得到非线性相对运动方程,称为Lawden改进型方程,使其更加近似于编队运行环境.通过该非线性方程,在编队相对导航研究中,以EKF滤波方法为参考分析,采用适合非线性系统的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波方法对编队的状态进行滤波估计.通过仿真实验,结果表明采用UKF滤波方法的编队状态估计精度明显优于采用EKF滤波方 法得到的估计精度,其中相对距离估计精度可以提高70％左右,相对速率估计精度可以提高25％左右,在工程应用中具有一定的参考利用价值.     

基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨

目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息.为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感图像进行目标识别缩小图像匹配区域,将识别后的目标区域进行图像匹配获得匹配特征点及其像平面坐标,最...     

基于Kalman滤波的高频CW电报信号自动识别

针对强噪声背景下高频CW电报信号检测算法性能严重下降、误码率较高的问题,文章提出一种基于卡尔曼滤波的高频CW电报信号同步检测识别算法。利用自同步法对CW电报信号实现位同步,进而利用卡尔曼滤波针对时变干扰噪声设置自适应阈值,对信号能量进行软判决,实现CW电报信号的自适应跟踪检测,提取有效信号进行识别。通过短波信道仿真软件和实际短波通信测试表明,该算法能够在强噪声背景下有效检测识别CW电报信号,且算法可由迭代实现。     

自由段弹道目标跟踪算法在工程中的应用

在对弹道目标跟踪预警的工程实践中,雷达系统对目标运动的信息处理速度尤为重要,因而,文章选取自适应跟踪模型与卡尔曼滤波相结合的方法解决自由段弹道目标的跟踪问题,并与扩展卡尔曼跟踪算法做了对比分析。仿真显示,2种滤波方式分别与自适应跟踪模型相结合后,卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波跟踪性能相差不大,但其算法简单、运算时间短,可以较好满足自由段弹道目标跟踪的工程需求。     

SINS/GPS/SST/高度表组合导航系统异步融合算法

针对不同类型导航传感器的采样率不同步,提出了一种基于状态方程多尺度变换的组合导航系统信息异步融合算法。首先,建立组合导航系统基于最高采样率下的状态方程;然后,将状态方程分解到不同的尺度上,进而建立基于不同尺度上的多个状态方程及其对应的量测方程;最后,建立基于不同尺度上的全局最优信息融合算法。仿真结果验证了该算法能有较好的实时性和融合精度。