无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

GPS抗干扰接收机空时二维自适应滤波算法的FPGA实现

传统的抗干扰接收机存在自由度有限、抗多径干扰能力弱等不足。针对这些不足,有人提出了空-时二维自适应滤波(STAP)算法。文章介绍了空-时二维自适应抗干扰算法的性能、特点以及Matlab仿真和FPGA实现情况。文章没有使用通常使用的多级维纳嵌套(MSNWF)逼近方法,而是尝试采用矩阵直接求逆的方法来求出自适应系数。通过仿真和实测,此方法达到了较好的效果。文章的研究成果对通信对抗、雷达对抗都有重要的参考价值。     

基于多特征融合的天基面目标长时跟踪算法

天基视频成像特性存在目标尺寸小、特征几乎无纹理、干扰因素多等问题,现有的近景面目标跟踪算法不完全适用.文章通过利用梯度直方图与颜色名称两种特征在天基视频跟踪中的不同优势,借鉴由跟踪、学习、检测三部分组成的长时跟踪思路,对高斯核化相关滤波器进行改进,提出了一种适用于视频卫星数据处理的多特征融合面目标长时跟踪算法.运用该算...     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

应用气动力修正技术的静气动 弹性发散计算

将气动力修正技术应用于静气动弹性发散计算与分析中.根据三维翼面定常气动压力分布数据,获取压力修正因子以及下洗修正因子,对基于平面偶极子格网法的定常气动力影响系数矩阵进行压力修正和下洗修正,并采用模态法对某翼面进行静气动弹性发散的计算.结果表明:由于三维翼面定常气动压力分布的气动力中心与偶极子格网法的气动力中心相比更靠近前缘,因此压力修正和下洗修正后的翼面发散速度较修正前均有所降低.      

用于定位导航授时微终端的SoC系统设计

为了解决遮挡情况下的实时定位问题,美国提出了Micro-PNT方案,我国也提出了定位导航授时微终端(Micro Positioning Navigation and Timing Terminal,MPNTT)方案。定位导航授时微终端集成了卫星导航系统、微惯性测量单元、微型原子钟及处理器系统,可为终端用户提供精确可用、完好及时、连续安全的定位导航服务。介绍了一种用于定位导航授时微终端的SoC系统设计,其包括了基于SoC FPGA的硬件设计和基于GNSS/MIMU的组合导航滤波算法。SoC系统集成了FLASH、SSRAM等存储芯片,通过RS422、RS232、CAN等通信接口接收GNSS、MIMU及外源传感器信息,并在ARM核中完成组合导航算法,以得到导航结果。SoC芯片单片实现了ARM与FPGA的功能,系统集成面积满足小型化需求,为后续移植为ASIC芯片提供了基础。对组合导航滤波算法进行嵌入式软件移植并测试,结果表明：SoC系统单次惯导解算时间为7ms,实测与仿真输出的导航位置差距在0.05m以内,俯仰角差和横滚角差在0.005°以内,航向角差在0.05°以内。本文设计的SoC系统高精度、集成化、可扩展,满足了微终端的要求。     

基于Canny的改进图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题,提出了一种基于Canny的算法架构,结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering,AMF）、大津法(Otsu）以及最大熵法(Maximum Entropy Method,MEM）的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪,从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法,获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测,边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明,本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。     

一种基于多项式函数的VSSNLMS算法

为了改善现有变步长NLMS自适应算法存在的步长调节参数较多、不易调节、对噪声较为敏感的缺点,综合已有的变步长算法提出一种基于多项式函数的变步长归一化LMS(VSSNLMS)算法。理论分析和仿真结果表明,新算法在低信噪比条件下具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,而且参数调节简单,适用于不同的输入信号带宽。新算法相比其他同类算法实时计算量小,具有很好的工程实用价值。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

基于偏振光的导航定姿自适应滤波算法

针对小型无人机三维空间内姿态解算问题,基于惯性测量单元与偏振光传感器组成的航姿参考系统,提出了一种自适应滤波姿态估计算法。在常规互补滤波算法基础上,为解决实际飞行过程中存在的运动加速度干扰以及天空中水汽分布异常等问题,建立了相应的自适应调节框架结构。实验结果表明:提出的算法能有效抑制外界干扰因素对姿态解算精度的影响,提高了偏振光组合导航系统的稳定性与可靠性,增强了系统对外界复杂因素的抗干扰能力。