自适应阵列天线中应用Kalman补偿算法的探讨

为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时,由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵列天线性能的损失,本文引入Kalman补偿算法,即自适应Kalman渐消记忆滤波算法及自适应Kalman参量识别滤波算法,获得了有益的结果。最后在上述两种算法的基础上,导出了一种新的算法,该算法具有上述两种算法的优点。     

多级分解预测与滤波方法

本文在Andrisani等人近年来工作的基础下,进一步发展了线性离散随机系统的多级分解估计方法,提出了比较完善的多级分解预测与滤波公式,并将本文的工作与Andrisani等人的工作作了比较。本文给出的预测与滤波算法计算量较小,便于实时处理,且估算精度与集中估计方法基本一致。文中给出了应用算例,分析了模型误差对预测和滤波结果的影响。     

容错导航系统的一种联合滤波器结构及其算法

本文提出了一种采用联合卡尔曼滤波器结构的容错导航系统的滤波算法。这种在多处理机环境下并行处理的分布式滤波算法有效地解决了具有多子系统的容错导航系统的实时要求。主滤波器的状态联合算法保证了获得系统最优公共状态估值。基于联合滤波器结构,水文提出了容错导航系统的故障检测与隔离(FDI)算法,将故障检测隔离决策归结为各子系统的状态估值与基于系统特性及先验噪声模型的状态估值之间的均值一致性检验问题。FDI算法决策并隔离发生故障的子系统对整个系统性能的影响。基于公共状态量的概念,简化了FDI算法的计算。     

DDM的实现策略及网格尺寸的优化

在研究数据分发管理服务中，基于区域的数据过滤和网格的数据过滤机制，针对它们的不足，并依据仿真的动态性，提出一种综合基于网格与区域匹配机制的动态数据过滤机制，仿真结果表明，该算法能大大减少匹配次数及不相关信息的传输，从而节约系统及网络资源，较好地实现数据过滤，针对这种数据过滤机制，指出合适地选取网格尺寸能进一步优化性能，并从最小化开销出发，推导出求取网格尺寸最优值的数学方法，这对网格尺寸的选取有重要的参考作用。     

一种基于GPS的测姿新方法

提出了一种利用GPS载波相位信号，基于积分角速率参数IRP（Interated rate parameters)的概念，并借助于扩展了卡尔曼滤波（Extended Kalman filtering)算法进行载体的姿态及姿态变化率估计的新方法，利用线性跟踪理论建立动态方程，使动态方程形式简单，意义明确，利用IRP的概念，通过解决姿态矩阵的递推过程，建立载波相位的观测方程，仿真试验结果表明，本算法具有计算效率高，实时性好，测姿态精度高等优点，并且，由于同时对姿态率进行跟踪估计，因而表现出对载体机动性较强的跟踪能力。     

基于自适应滤波的车载DR系统研究

ＧＰＳ／ＤＲ组合系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备ＤＲ（Ｄｅａｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）是其最重要的组成部分。文中分析研究了ＤＲ自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法,设计了基于自适应滤波的车载ＤＲ系统,描述了系统的结构。实际跑车结果表明,采用机动加速度均值和方差的自适应滤波算法,可以大大提高系统的动态跟踪能力,特别是在车辆做大机动行驶时,跟踪效果尤为明显。     

不锈钢纤维滤袋式电除尘器的实验研究

对一种新型的不锈钢纤维滤袋式电除尘器(简称袋式电除尘器)进行了理论分析和实验研究。研究结果表明,该滤袋式电除尘器比管式电除尘器和现在使用的袋式除尘器都具有更高的除尘效率,而且对细微粉尘具有更强的捕集能力。从效率与过滤风速、电场电压及粉尘浓度的关系曲线中,也显示出这些基本参数对滤袋式电除尘器除尘效率的影响规律。因此,可广泛应用于炼钢电炉和工业炉窑的除尘设备。作者的工作有助于研究电除尘器,对设计高效率和寿命长的电除尘装置具有指导作用。     

用GPS信息的惯导快速对准方法

如何快速、准确地完成惯导系统的初始对准一直是惯导系统研究的关键技术,方位对准精度和对准时间的矛盾至今未能很好地得到解决。为解决这一问题,本文提出了双全球定位系统（ＧＰＳ）同惯性导航系统（ＩＮＳ）进行深组合的方法。仿真结果表明,该方法使方位对准时间缩短为不到２ｍｉｎ,精度达到１４．６７（″）,较好地解决了方位对准问题,同时也提高了导航精度。     

一种组合导航系统快速滤波方法及半物理仿真

在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,协方差矩阵的预报运算过程需要的计算量最大,每一步迭代的计算量与n3(n为状态矢量维数)成正比,约占整个卡尔曼滤波过程70%的CPU时间.协方差阵预报计算过程中,数据输入输出所需要的传递工作量也最大.由于微小型飞行器导航系统采用小体积、低功耗、低成本的微处理器作为导航计算机,为了保证导航实时性的要求,提出了一种降维滤波器加矩阵外积法的快速滤波方法来减少MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)/GPS(Global Positioning System)/MMC(Micro Magnetic Compass)组合导航滤波算法的计算量,以提高算法的实时性.半物理仿真试验结果表明:此种算法不仅可以提供较为满意的导航精度,而且大大减小了计算量,提高了系统的实时性.      

基于Unscented卡尔曼滤波器的近地卫星磁测自主导航

建立了近地卫星高精度轨道动力学模型和10×10阶地磁场模型,分别以地磁场矢量和强度幅值作为观测量,通过Unscented卡尔曼滤波实现自主导航。在采样周期10s,磁强计测量噪声100nT情况下仿真,仿真结果显示以地磁场矢量为观测量时卫星导航误差在卫星前进方向(切向)、轨道法向、卫星径向的分量分别为1km、0.9km、0.3km,而以地磁场强度幅值为观测量时误差分别为1.6km、1.3km、0.5km。