异常值和未知观测噪声鲁棒的非线性滤波器

针对含异常观测值的非线性系统滤波问题,以Huber损失函数替代推导滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数,构造出了一种新的优化准则函数,从而给出了一种对异常值鲁棒的非线性后验线性化滤波器。分析表明：由于Huber损失函数兼具l₁和l₂范数的性质,从而使得由这个新准则推导出的滤波器,不仅具有l₂范数的低误差拟合性,也具备l₁范数对异常值的鲁棒性。而当观测噪声的分布未知时,通过引入箱线图法检测异常值,并对噪声统计分布的参数进行估计,进一步提出了对异常值和未知观测噪声分布鲁棒的非线性后验线性化滤波器。仿真实验验证了分析结果的有效性,并表明本文算法的性能优于现有文献报道的非线性滤波算法。     

A two-position SINS initial alignment method based on gyro information

This paper presents a method to improve the accuracy of and reduce the time needed for the initial alignment of strapdown inertial navigation systems. The new method is based on the conventional two position method enhanced by the use of gyro information. After presenting the problem of initial alignment and identifying the key issues – low accuracy and long convergence time, the paper introduces the two position method showing the improvement of performance but not on convergence time. By using gyro information in the new method, precision is improved and time for alignment reduced. The discussion is illustrated with simulations.     

一种带随机时延和丢包的分布式多传感器融合估计方法

研究了分布式采样线性系统的最优信息融合问题。其中,传感器信息通过无线网络发送到中心单元,每个传感器的测量值受随机时延甚至丢包的影响,最优传感器融合设计为一个带有缓冲测量值的时变卡尔曼滤波器。进行了算例仿真与分析,表明了融合估计器的有效性。     

Adaptive robust cubature Kalman filtering for satellite attitude estimation

This paper is concerned with the adaptive robust cubature Kalman filtering problem for the case that the dynamics model error and the measurement model error exist simultaneously in the satellite attitude estimation system. By using Hubel-based robust filtering methodology to correct the measurement covariance formulation of cubature Kalman filter, the proposed filtering algorithm could effectively suppress the measurement model error. To further enhance this effect and reduce the impact of the dynamics model error, two different adaptively robust filtering algorithms, one with the optimal adaptive factor based on the estimated covariance matrix of the predicted residuals and the other with multiple fading factors based on strong tracking algorithm, are developed and applied for the satellite attitude estimation. The quaternion is employed to represent the global attitude parameter, and three-dimensional generalized Rodrigues parameters are introduced to define the local attitude error. A multiplicative quaternion error is derived from the local attitude error to maintain quaternion normalization constraint in the filter. Simulation results indicate that the proposed novel algorithm could exhibit higher accuracy and faster convergence compared with the multiplicative extended Kalman filter, the unscented quaternion estimator, and the adaptive robust unscented Kalman filter.     

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

基于显著特性的保持边缘滤波算法

针对传统保持边缘滤波算法中存在光晕的缺点,提出了基于显著特性的图像保持边缘滤波算法.该算法主要思想是利用原图的显著特性图具有边缘突出的特点,简化双边滤波法中灰度因子的设定工作.首先提取出原图像的显著图,然后根据图像显著值的大小自适应模糊图像中的细节和噪声部分:显著值较小的区域灰度因子设置较大,平滑此区域;显著值较大的区域灰度因子设置较小,保持边缘部分的清晰.实验结果表明,该算法在平滑了细节和噪声的同时,有效地保持了边缘信息的清晰,与传统方法相比,新方法不仅避免了光晕现象的产生,而且应用更为广泛.      

一种姿态机动辅助下的天文导航系统偏差自校准方法

基于成像型紫外敏感器的自主导航是一种典型的天文导航方法,其精度不仅取决于敏 感器的测量噪声,而且与系统性误差的大小密切相关。针对成像型紫外地球敏感器的特点, 建立了紫外敏感器测量模型。为消除系统误差对自主导航精度的影响,提出了一种姿态机动 辅助下的偏差自校准导航滤波方法,并以紫外地球敏感器测量偏差为例,设计了导航滤波算 法。数学仿真和半物理仿真结果表明,该方法能显著地提高自主导航精度。
     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。     

一种改进的数字滤波平方定时的频域算法

在数字滤波平方定时的频域算法基础上,采用了前端进行带通滤波和后端实施卡尔曼滤波的处理方法对其进行改进。带通滤波器减小了定时误差估计的方差,而卡尔曼滤波则降低了整个定时误差估计过程中噪声的影响。实验与仿真的结果表明,改进后的方法达到了预期的效果。