一种带随机偏差的分布式信息融合滤波算法

在通信、计算机、信号处理、自动控制中,对于带有未知的干扰和偏差的随机系统的状态估计已经广泛出现。在现实环境中,不同的传感器可能受到不同的干扰影响。研究随机系统的状态估计问题在实际应用中具有重要的意义。对带有随机偏差的线性随机系统,将系统转换为多模型结构的特殊情况。利用最小方差的最优加权融合估计算法,获得了分布式信息融合滤波算法。通过仿真可以看出,分布式信息融合算法要比局部估计算法具有更高的精度,算法具有分布式结构,这使其具有更好的鲁棒性和可靠性。     

基于Kalman滤波和奇偶矢量法的优化RAIM算法

针对传统RAIM算法很难检测微小伪距偏差的问题,可以通过对多个历元的统计检验量进行归一化处理,增大统计检验量的非中心化参数,提高对微小故障的检测率.Kalman新息检测法可以对卫星的故障进行独立检测,具有运算量小、在少星情况时仍能进行故障检测和识别的优点,但是对微小伪距偏差不敏感.针对两种方法的优点提出了基于Kalman滤波和奇偶矢量法的综合RAIM算法.仿真结果表明,该方法不仅可以提高对微小伪距偏差的检测率,同时减少了对可见卫星数的要求,验证了该算法应用于接收机自主完好性检测的可行性和正确性.     

微惯性/卫星组合导航系统算法研究

微惯导系统(MINS)与卫星导航系统(GNSS)的结合不仅可以充分利用微惯导系统良好的短期性能和GNSS的长期稳定性,弥补MINS系统误差随时间积累和GNSS采样频率低、动态性能差的缺陷,而且使得组合导航系统的精度和动态能力同步提高,保证了系统在卫星信号受遮挡或失效的环境下仍能够以较高的精度自主运行一段时间,正常工作.采用星网宇达的产品采集真实数据进行了离线仿真,比较了多种滤波算法,实验证明,采用UKF取得的效果最好,EKF次之,KF最差.     

基于改进联邦Kalman滤波的组合校准方法研究

联邦滤波器广泛应用于多传感器信息融合领域,联邦滤波中的信息分配原则影响滤波精度.针对联邦Kalman滤波器进行改进,采用基于估计协方差阵奇异值动态确定信息分配系数.对子滤波器进行重置时,采用新的重置方法,保证了子滤波器误差协方差阵的对称性,确保Kalman滤波器的一致收敛稳定性.新的联邦滤波算法允许每个状态分量拥有不同的动态信息分配因子,从而改进了联邦滤波信息融合的精度.设计了SINS/GPS/电子罗盘组合导航系统,仿真结果说明,与传统联邦滤波算法相比,改进的联邦滤波器估计精度得到了提高,可以更好地对SINS误差进行校准,提高系统的精度.     

考虑驾驶仪动态性能的指令滤波反演制导律

针对攻击机动目标的制导问题,设计了一种考虑自动驾驶仪性能、输入项约束的指令滤波反演制导律。首先,基于三维空间内弹目相对运动模型,采用反演递推方式设计制导律。针对传统反演控制存在的"微分膨胀"问题,引入指令滤波器对虚拟量进行过滤计算。考虑硬件计算能力的约束,引入自动驾驶仪二阶动力学模型减少控制过程延迟,并利用饱和函数和低通滤波器对输入项进行约束。此外,针对机动目标设计了一种扩张状态观测器来获取其加速度。通过Lyapunov理论证明了所设计闭环制导系统的稳定性。通过仿真实验验证了该制导律相有效性及优越性。     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

基于角速度估计自适应的IMM目标跟踪算法

为了解决目标强机动时目标跟踪算法模型集不匹配的问题,提出了一种基于角速度估计的自适应交互式多模型算法。通过对角速度的估计,在目标的不同运动模式下选取最优模型集,角速度估计精度高时,通过角速度估计值构造模型集,减小模型间竞争;角速度估计精度低时,采用标准IMM算法的模型集,提高模型集的覆盖范围,从而提高跟踪精度。仿真结果表明该方法能够明显提升目标跟踪性能,对强机动目标的跟踪效果尤其显著。     

软硬件协同仿真在图像滤波器演化设计中的应用

针对传统图像滤波器设计方法存在的局限性,将演化硬件引入图像滤波器设计中,提出软硬件协同仿真的演化思想,并设计了基于System Generator的图像滤波器演化系统。通过图像滤波器演化实验验证了演化系统的有效性,实验结果及分析表明,最优演化滤波器在性能和实现代价方面均优于传统滤波器。与现有的图像滤波器演化方法相比,软硬件协同仿真的演化方法具有实现简单、运算能力强、功能灵活等优点。该系统的演化算法可综合成硬件,为后续实现在线自适应滤波奠定了基础。     

复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测

极化高分辨力雷达能够获取更丰富的目标特征信息,充分利用极化信息能够有效地提高检测和识别性能.本文基于广义似然比检验,提出了一种复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测器,推导了检测器的虚警概率表达式,理论分析表明其相对于杂波的协方差矩阵和纹理分量都具有恒虚警特性.利用仿真数据统计分析了该检测器的检测性能,仿真结果表明,在一般情况下当辅助数据较少时该检测器的检测性能优于其它同类检测器.     

抑制UKF发散的改进算法在卫星轨道确定中的应用

为避免实际应用中一般无迹Kalman滤波（UKF）算法的不稳定性,基于对传统线性Kalman框架的UKF算法造成滤波发散现象的阐述,讨论了无迹转换（uT）的基本原理开口UKF算法,并给出了造成滤波发散的原因,提出了两种抑制滤波发散的改进UKF算法。仿真分析了某星载GPS低轨卫星轨道发散的主因,结果表明改进算法有效。