匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

H∞滤波在惯导系统地面快速对准中的应用

阐述了H_∞滤波器的设计过程,并将H_∞滤波方法应用于惯导系统地面初始对准.文中建立了惯导系统的误差模型,并对其进行了可观性分析,利用H_∞滤波方法对可观子系统进行了滤波计算,给出了在噪声统计特性未知方差有界情况下惯导系统初始对准的仿真曲线,仿真结果表明该方法克服了卡尔曼滤波对噪声的苛刻要求,滤波效果能够满足工程需要,进一步说明H_∞滤波应用于惯导系统初始对准是有效的.为提高对准速度,文中给出了方位误差角的一种快速估计方法,结果表明该方法是可行的.     

用于单站实时测控系统的航向估计和卡尔曼滤波方程

一种不依赖卫星导航的、仅利用地面数传设备所附加的测距功能和机载简易导航设备所提供的磁航向、高度等参量来确定所测控飞行器航迹的单站定位系统已被研究。本文主要研究了用于此种单站定位系统的航迹跟踪方法。作为分析的基础,本文首先分析了由径向距离和直线飞行距离所构成的测距三角形的解;然后分别描述了坐标平移和坐标旋转两种航向估计方法;最后给出了适用的卡尔曼滤波方程组。     

模型参数扰动下的火星大气进入鲁棒状态估计方法

针对火星大气进入段模型参数扰动及动力学系统的强非线性影响导航系统状态精确估计问题,提出了一种模型参数扰动下的鲁棒插值滤波（DDF）方法。该方法在传统插值滤波方法代价函数的基础上,通过把扰动参数对状态估计精度影响的度量矩阵乘积的迹增广到代价函数,推导了具有解析滤波增益形式的鲁棒插值滤波方法。同时,通过实时计算进入过程中导航系统的非线性,基于系统非线性度给出了鲁棒插值滤波方法阶次自适应选取准则。只在系统强非线性阶段采用高阶鲁棒插值滤波方法,既保证状态估计精度,同时满足导航系统实时性需求。仿真结果表明,提出的鲁棒插值滤波方法比传统的一阶插值滤波方法估计精度更高,能达到二阶鲁棒插值滤波方法的估计精度,比整个进入过程采用二阶鲁棒插值滤波方法具有更高的解算效率。     

间歇采样重复转发对雷达恒虚警检测性能的影响分析

作为一种新型相干干扰,间歇采样转发干扰可以获得雷达脉冲压缩增益,对雷达系统构成了很大的威胁。针对采用线性调频脉冲压缩和单元平均类恒虚警检测的雷达系统,在分析了间歇采样重复转发压制干扰原理和雷达恒虚警检测的工作原理的基础上,理论分析推导了不同间歇采样占空比、转发增益和不同的噪声功率背景条件下重复转发干扰在真实目标CFAR检测区间的能量。通过分析信号能量、噪声能量和干扰能量之间的关系,推导了不同干扰参数下CFAR检测器的信噪比。研究结果表明,在重复全转发这种干扰样式下,采样频率、占空比均是影响影响检测器的重要参数,当优化参数配置,使得转发能量尽量位于检测单元内时,有相对理想的对抗效果。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

基于深度前馈网络的自适应相对导航滤波

针对空间非合作翻滚目标近距离相对导航中出现测量异常偏差导致滤波精度下降甚至发散的问题,研究了具有抗差能力的自适应滤波估计方法。在设计了相对导航滤波模型的基础上,提出了基于深度前馈网络的自适应扩展卡尔曼滤波算法,并且详细设计了智能故障检测与估计的深度前馈网络模型与训练方法。数学仿真结果表明:深度前馈网络能够有效估计测量异常偏差且估计误差小于异常偏差值的15%,基于深度前馈网络的自适应扩展卡尔曼滤波结果显著优于常规扩展卡尔曼滤波。     

模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法。这一方法主要应用于自主式机动飞行器。用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。通过对ＧＰＳ/ＩＮＳ组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精度。该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义。     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

自适应广义卡尔曼滤波器在反辐射导弹中的应用

抗目标辐射源关机的能力是反辐射导弹的关键战术技术性能之一，采用增广状态的广义卡尔曼滤波（EKF）与Sage－Husa自适应滤波相结合的方法，解决了在被动雷达导引头测量存在常值偏差和随机噪声，且随机噪声方差未知情况下所测角度的滤波问题，从而在目标辐射源关机时刻较精确地建立起目标视线在惯导坐标系中的方位坐标（简称惯性基准），进而利用速度追踪法导引导弹攻击目标。给出了以某型导弹为背景的全空间弹道数学仿真结果。