提高卫星自主导航精度的滤波算法和仿真

如何实时准确地对系统误差进行估计和校准提高基于“地-日-月”测量的卫星自主导航精度的一个重要途径。针对这一问题,将系统误差作为新增的状态向量,设计了轨道参数状态与系统误差状态解耦估计的两步滤波算法,该算法在估计轨道参数的同时校准系统误差,数学仿真结果表明,采用文章所提出的滤波算法可以将自主导航的位置精度从10km(3σ)量级提高到300m(3σ)左右。     

卫星姿态测量信息的二阶非线性滤波技术研究

卫星应用任务要求卫星姿态在空间保持高精度定向 ,为此有必要研究精确的递推非线性姿态估计算法。文中针对星光 陀螺这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统模式 ,应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波算法处理姿态测量信息 ,设计了二阶非线性姿态估计器的实现方案。在设计过程中 ,把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中 ,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化。相同条件下的仿真测试结果证明 ,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于采用扩展卡尔曼滤波技术的一阶线性姿态估计器     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下，具备自主运行能力并提供精准位置参考信息，对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象，将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中，对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示，在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上，采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高，与集中式滤波精度相当，其中标量加权法的计算代价最低；而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数，其精度低于其他3种方法。      

线性随机系统Kalman滤波的野值修正

本文讨论原始输入采样数据会有野值时Kalman滤波的修正问题，提出了一组易于应用的处理对策与计算方法。     

时统信号传输中的滤波隔离问题

本文介绍了在人卫观测中，对钟房送来的时统信号如何进行滤波隔离等一系列的处理过程及其滤波器的设计原理和制作方法。     

非线性滤波应用于医学图像后处理

讨论了典型的非线性滤波技术及其性质,选取了性能较好的滤波模板应用于医学图像后处理,并从平滑效果和锐化效果上与线性滤波做出比较.     

GPS/INS组合导航系统的鲁棒滤波研究

卫星定位／惯性导航(GPS／INS)系统可形成优势互补而使短期和长期精度都有保证。GPS／INS组合导航系统通常使用Kalman滤波进行信息融合来削弱或消除系统噪声和测量误差,然而使用Kalman滤波要求系统动态模型精确和噪声的统计参数已知。但实际中构造精确的系统动态模型是十分困难的,并且噪声的统计参数也很难事先精确预知。对H∞问题进行了理论上的分析,构造了H∞滤波来提高系统对参数不确定的鲁棒性。仿真结果表明H∞滤波对模型的不确定性的鲁棒性比应用Kalman滤波的方法有较大的提高。     

基于滤波反投影算法的TDLAS温度测量研究-流场诊断特别专栏

为提高二维重建温度场的抗噪声、抗干扰能力,本文研究了基于滤波反投影算法的可调谐激光吸收光谱二维层析成像系统。首先,通过数值模拟研究了滤波反投影算法的重建质量与影响因素,结果表明,随机噪声达到10%时,重建图像仍能较好地反映原温度场特征;滤波函数能明显改善重建质量;三次样条曲线插值的重建质量最高。然后通过基于滤波反投影算法的二维层析成像系统对弱旋流燃烧室出口温度场进行重建,将重建结果与热电偶测量结果进行对比,相对误差范围为1.4%-8.9%,较好地反映出温度场的特征,验证了滤波反投影算法的层析成像系统的可行性。