自适应滤波方法研究

证明Ｓａｇｅ－Ｈｕｓａ的自适应卡尔曼滤波算法不能同时估计Ｑ和Ｒ,并分析了该法导致滤波发散的原因。介绍了一种新的自适应卡尔曼滤波算法,该法当Ｒ（或Ｑ）已知时可以准确地估计出Ｑ（或Ｒ）。该法的独特之处在于当对Ｑ（或Ｒ）进行修正估计时,只采用矩阵的乘运算和求逆运算,而不进行加减法运算,因此消除了滤波发散现象。数字仿真表明效果良好。     

MEMS陀螺随机漂移在线补偿技术

为了提高微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺测量的精度,提出了一种陀螺随机漂移的在线补偿方法.在静态时在线建立随机漂移的自回归滑动平均(ARMA,Auto Regressive Moving Average)模型,并针对随机漂移模型随时间慢变的特性,引入虚拟噪声补偿技术加以补偿.针对载体运动状况的未知性,建立机动角速率模型.在此基础上采用自适应卡尔曼滤波技术对随机漂移和角速率进行实时估计.通过试验表明:随机漂移模型、角速率模型以及滤波算法能够满足姿态测量系统的动态应用需要,且姿态测量精度较补偿前有了显著的提高.     

双频Android手机GPS/BDS伪距单点定位增强方法与性能评估CSCD

针对双频GNSS手机不同运动状态下的定位性能,从原始观测值质量入手进行分析,设计并比较了多种定位算法的有效性。首先,采集了华为mate30、荣耀20pro、小米10三款双频手机的原始观测数据,从DOP值、信噪比、伪距残差等方面对观测数据质量进行了分析评估。其次,设计了静态和动态实验,利用最小二乘法(LSM)、加权最小二乘法(WLS)(高度角定权、信噪比定权)、Kalman滤波法进行单点定位解算。静态测试结果表明,基于LSM的三款手机定位精度在E、N方向上分别优于2.04m和2.24m,信噪比定权相比高度角定权可使平面定位精度平均提高8.5%;动态测试结果表明,Kalman滤波可有效提高精度性能,平面定位精度平均提高7.2%,但三款手机的动态测试表现明显低于静态测试。     

一种小型弹载混合式光纤惯导系统设计

为解决混合式惯导在小型弹载惯导系统的应用问题,在论述混合式惯导技术特点的基础上,提出小型弹载混合式惯导系统所涉及的三项关键技术：小型化设计技术,抗振动高可靠锁紧技术和基于降维Kalman滤波的抗扰动自标定技术。重点对第三项技术提出具体的技术方案和实现途径。在建立惯导误差模型的基础上,根据姿态精度因子(ADOP)可观测度设计出混合式惯导系统的自标定流程,进行了卡尔曼滤波的降维处理和抗干扰观测量设计。开展了原理样机的标定试验、力学环境试验和导航精度试验工作,试验结果校验了技术方案的可行性和自标定算法的正确性,为其在小型战术导弹中的应用提供了工程借鉴。     

海杂波背景下小目标检测及其运动信息的提取

介绍了在基于Hough变换的检测前跟踪算法检测海杂波背景下的低可观测目标的基础上,将动态规划方法引入其中,从每一条“特征直线”所包含的数据点迹中提取最可能构成目标点迹的数据点的方法。仿真结果表明,将Hough变换与基于动态规划的航迹搜索相结合,能够提高低信噪比条件下的目标检测概率,并能比较准确地提取出目标点迹。然后对提取出来的目标点迹进行Kalman滤波,以估计目标的速度,从而为后续的检测与跟踪提供比较准确的目标信息。     

基于多性能参数的民用航空发动机 实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论,对发动机的性能可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,利用状态空间方法建立了时变性能退化模型,并通过卡尔曼滤波对性能趋势进行预测;然后考虑各性能参数之间的相关性,运用随机过程理论建立了基于多性能参数的实时性能可靠性预测模型,从而对发动机的退化时间进行实时预测;最后通过实例证明该方法是有效的,并且易于工程实现,同时,也为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

基于普通分离原理的制导/估计综合设计方法

现有的先进制导律研究常常分离设计最优估计器和最优制导律,但是这种分离设计没有被证明是有效和最优的设计方法.本文基于普通分离原理(GST),提出一种制导/估计综合设计方法.首先,将拦截器反导作战模型考虑为一类非线性、非高斯追逃拦截问题,建立了噪声环境中追逐-逃逸对策模型;其次,引入追逃未达集概念,利用几何方法将估计器设计...     

基于CPP与S变换的自适应时频滤波及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解（EEMD）的阶次谱方法。      

水下载体SINS/USBL组合导航滤波方法研究

捷联惯性导航系统(SINS)具有短期定位精度高的优点,但其定位误差随时间发散,超短基线(USBL)在其有效工作范围内定位误差不发散,且由于受作用距离及复杂水下环境的影响,其定位数据不连续,离散度大,野值多。水下载体导航采用SINS/USBL组合导航,可充分发挥各自的优势。根据USBL量测信息的特性,给出了一种基于改进的带观测噪声时变估计器的Sage-Husa自适应Kalman滤波方案,经实物数据仿真验证了此滤波方案的有效性。     

惯导系统初始对准的次优滤波算法

分析了惯导系统(INS)初始对准的动态误差向量方程及其动态误差向量的可观性问题,并研究了按动态误差向量的可观度划分观测子空间.在惯导系统初始对准问题中通过使用变量可观度的概念构造次优卡尔曼估计算法.并用C语言编程实现了初始对准的最优及次优卡尔曼滤波算法.从仿真结果可见次优卡尔曼滤波算法可用于INS初始对准的实用计算中.