Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究

Kalman滤波方法是理论成熟和工程应用广泛的估计方法。但在工程实际中，因原始数据质量和各种初始条件的变化，Kalman滤波经常出现不收敛的现象，尽管理论上有许多克服滤波发散的机制，但工程应用效果并不明显。本文从数据残差入手，提出了改进增益矩阵的滤波方法。经仿真计算证明，该方法有效的解决了滤波发散问题，并极大的提高了估计精度。     

Kalman滤波算法在单站无源定位中的应用

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,在现有单站无源定位方法的基础上 ,首先介绍了相位差变化率定位法 ,接下来引入Kalman算法对原始定位结果进行滤波处理 ,以减弱测量噪声的影响 ,提高定位的精度。仿真结果表明了这一处理算法的有效性。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去     

一种用于机动目标的线性调频脉冲估计和逆合成孔径雷达成像的自适应滤波方法

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像中，由于机动目标的非合作运动，散射器的多普勒频移随时间变化，而雷达回波信号通常为线性调频脉冲。线性调频脉冲会计对ISAR成像的性能起着重要作用。Li和Stoica最近提出了一种自适应FIR滤波方法，用来估计正弦信号的振幅和相位，并将这种方法应用于采用正弦信号模型的合成孔径雷达（SAR）成像。本文推广Li和Stoica的算法，用来估计线性调频脉冲信号并将其用于机动目标的ISAR成像。该推广算法已由仿真数据验证。     

全球定位系统接收机的抗干扰技术

简述全球定位系统(GPS)信号特点以及几种主要的干扰GPS信号形式,重点研究几种重要的GPS接收机抗干扰技术,最后对干扰的影响程度进行了定量分析。     

一种数字式动目标跟踪技术

介绍一种在某型号雷达中成功应用的全数字式动目标跟踪系统。和差三路Ｉ和Ｑ正交信号经模数（Ａ／Ｄ）转换后在数字信号处理器中进行动目标显示（ＭＴＩ）滤波、距离跟踪，同时提取角误差信号作为天线角伺服系统的输入，以实现对目标的角度跟踪。该跟踪系统可以有效地抑制对中低空目标回波影响较大的地杂波及海杂波等干扰信号，从而极大地改善了跟踪雷达的中低空性能。     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

不平衡振动自适应滤波控制研究

研究衰减卫星姿态抖动的控制方法。以星载磁悬浮变速控制力矩陀螺为对象,考虑转子动、静不平衡特性建立动力学模型。选取在定义的转子准几何体坐标系中列写动力学方程,使得能够充分利用磁间隙的小角度背景,设计磁轴承径向指令控制力;在忽略高阶小量下给出的转子动静不平衡描述,能够清楚地给出不平衡带来的干扰力和力矩以及在测量信号中所具有的形式。基于上述分析,给出归一化最小均方算法的自适应噪声滤波器,并得出经过滤波后,测量量中将主要是惯量主轴的位置信息;将其作为带有高、低通滤波的分散PD加比例交叉控制器的输入,能够达到衰减高速转子不平衡振动引起的星体姿态抖动的目的。建立仿真模型,分转子速率恒定和可变两种情况,进行了仿真检验,均达到了振动衰减的目的。     

粒子滤波评述

以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao\|Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。     

基于QR分解的自适应差分滤波在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对差分滤波算法存在数值稳定性差及系统噪声统计特性不准确导致滤波性能下降 的问题,提出一种改进的差分滤波算法。新算法将矩阵QR分解及Cholesky分解因数更新技术 引入,并结合一种新的噪声估计方法及选择更新策略,有效地改善了系统噪声统计特性不准 确带来的滤波性能下降问题,增强了传统差分滤波算法的数值稳定性。通过在捷联惯导系统 大方位失准角初始对准中的应用,仿真结果表明了新算法的有效性和鲁 棒性 。
     

扩展卡尔曼粒子滤波在编队卫星相对轨道确定中的应用

考虑两星编队飞行情况,建立了惯性坐标系内卫星绝对运动方程,以激光和无线电测量获得相对观测量,利用扩展卡尔曼粒子滤波实现相对轨道高精度确定。结合实例进行了分析和仿真,结果表明EPF算法能够有效提高相对位置确定精度,并给出相对速度的高精度估计。