一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises（GVM）多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。     

GNSS接收机中一种新的射频干扰抑制级联方法

为了减少系统复杂度和提高系统实时性,提出了一种新的级联算法。首先,通过三系数滤波器模型对连续波干扰进行建模,从而形成一种非线性卡尔曼自适应滤波器,并利用该滤波器作为预处理器对每路中的窄带干扰进行抑制。随后,将各路滤波器的输出送入空时自适应处理器中进行宽带干扰的抑制。仿真结果表明,在匹配谱干扰环境下,特别是在窄带干扰从卫星信号方向入射时,新算法相对于普通的空时和空频自适应处理表现出了更加优越的性能。     

微机电系统磁场传感器信号处理电路研究

介绍了一种微机电系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)磁场传感器微弱信号处理电路的设计,该处理电路是MEMS磁场传感器的重要组成部分,该电路由放大电路和滤波电路构成。对设计的处理电路进行模拟分析和实验测试,处理电路性能良好。外接MEMS磁场传感器后对传感器性能进行测试,传感器的电流-电压特性以及磁场-电压特性符合最初的设计要求,灵敏度可以达到14mV/mT。实验表明该电路对输出信号进行了放大,并有效地抑制了噪声,且有良好的灵敏度。     

基于辅助粒子滤波的机动目标跟踪研究

针对机动目标跟踪巾扩展卡尔曼算法（EKF）收敛速度慢、跟踪精度低的问题,基于粒子滤波（PF）和辅助粒子滤波（APF）的基本思想,结合目标先验信息将速度约束条件加入到跟踪过程巾,对辅助粒子滤波算法进行了仿真分析,与扩展卡尔曼进行仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对机动目标跟踪问题,辅助粒子滤波不仅解决了扩展卡尔曼线性化困难难题,与EKF相比还具有收敛速度快,跟踪精度高的优点。     

一种用于符号同步MF—TDMA系统的定时偏差估计算法

文章给出了一种用于符号同步MF—TDMA系统的定时偏差估计算法。该算法利用一种特殊的辅助序列成型后所表现出来的正弦特性,从中提取出精确的定时偏差,算法工作在每符号1个采样点下。理论和仿真结果表明,该算法实现简单,估计精度高,在相同条件下,其性能优于常用的数字平方滤波法,并且该算法对载波相位偏差不敏感,对载波频偏的敏感度比较低。     

基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。
     

导航星座的自主定位与守时研究

星座自主导航技术能有效地提高导航星座的自主导航能力和星历精度,增强系统的生存能力。分析了基于星间测距信息的星座自主导航方法,推导了星间测距信息的位置与时间的解耦模型与条件,提出首先进行位置更新,然后进行时间更新的解算流程。根据状态方程与量测方程的特点,推导了适合导航星座自主导航解算的分布式卡尔曼滤波算法。并给出了关键的仿真技术。仿真表明：通过双向测距信息,能有效地实现导航星座的自主定位,保持星间高精度的时间同步。
     

硅微陀螺阵列信号处理技术研究

() 摘 要:基于一种新的硅微陀螺随机漂移模型和被测角速度的随机游走模型,建立硅微陀螺阵列随机漂移过程的Kalman滤波方程。通过数据融合方法,在选择合适的陀螺间互相关系数的基础上,可以将硅微陀螺的静态漂移从52.1度/小时降低为0.465度/小时。利用同类多传感器的数据融合和被测量动态信号的差分技术,可以实时辨识出硅微陀螺的随机漂移,通过已被检测出的动态信号的进一步Kalman滤波,最终可将被测信号的信噪比提高11dB.
     

基于LMI的鲁棒滤波在无人机飞控系统中的应用

针对无人机在实际飞行过程中存在外界干扰以及传感器量测噪声的问题,应用线性矩阵不等式理论对无人机飞控系统进行了降阶鲁棒滤波器设计.讨论了适用于连续系统的降阶鲁棒滤波算法以及滤波器存在的条件.最后,进行了无人机纵向高度保持阶段的数字仿真,给出迎角与俯仰角速度的仿真曲线,仿真结果验证了该算法的合理性和有效性.     

两步法快速解算编队卫星GPS模糊度

为克服卫星编队飞行实时相对定位中双频模糊度解算速度慢的缺点,结合扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filter),首先采用少数个历元(如10个)相位平滑伪距相对定位结果与 L₆的平均值对滤波初始化,再根据两步法解算双频模糊度,即先解算并正确固定宽巷模糊度,获得较准确的基线分量估值,然后采用选权拟合方法,将基线分量作为约束条件解算并固定双频模糊度.仿真算例计算结果表明,当宽巷模糊度正确固定后,编队卫星间相对定位误差在5cm以内,两步法可以在较短时间(约3min)内固定双频模糊度,为精确解算编队卫星的相对状态提供保障.