级联滤波器并行频域实现的研究

文章介绍了一种用于两个或多个级联滤波器并行频域实现的有效的计算方法,特别是当滤波器阶数很大时,该算法只需计算一个DFT和IDFT,DFT／IDFT的点数远远小于滤波器的阶数;并且滤波器既可以是时不变的,也可以是时变的。     

应用于航空变频电源系统的新型串沥混合有源滤波器

 目前变频交流(AC)电源系统开始逐渐应用到新型多电飞机(MEA)中,传统有源滤波器无法满足宽输入频率变化要求,为此需要设计一种适合于宽变频航空电源系统的有源滤波器。本文研究了一种应用于航空变频电源系统的新型串联混合有源滤波器(SHAPF),该有源滤波器直接根据基波电流进行补偿,针对各种频率输入均能起到较好的抑制谐波作用。讨论了这种新型SHAPF的变频谐波抑制原理,给出了该滤波器的控制系统详细设计过程,包括基于双数字信号处理器（DSP）的控制平台设计和逐点动态检测基波电流的算法设计,最后进行了样机实验,对比了加入滤波器前后系统输入电流实验波形和谐波分析,加入滤波器后系统输入电流总谐波失真度（THD）由174.00%变化至4.80%,滤波效果良好;在360 Hz,400 Hz和720 Hz不同输入频率进行了滤波实验,验证系统在宽变频输入条件下均具有良好控制性能,满足航空变频输入时输入功率因数校正要求。     

自适应滤波在GFSINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以九加速度计的惯性测量单元为例,介绍了无陀螺捷联惯性导航系统(GFSINS)的工作原理;对GF-SINS/GPS组合导航系统选择滤波器问题进行了理论分析,提出了基于自适应滤波器的组合方法;该方法通过在线联合估计噪声统计特性和系统状态,有效地解决了GFSINS/GPS采用间接法组合时,无法得到准确系统噪声统计特性的问题.通过仿真验证了该方法的有效性.     

机动目标的多项式预测模型及其跟踪算法

根据匀变速运动的多项式描述形式,利用多项式预测滤波器对目标状态建模,提出了一种全新机动目标运动的动态模型——多项式预测模型,并针对这个全新的模型给出了相应的最优滤波算法。分析表明：该模型可以精确描述任意可以由多项式描述的目标运动,而不需要已知运动的具体参数,因此相应的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的机动目标状态估计问题。一个机动目标跟踪问题的计算机仿真证明了本文方法的有效性和实用性。     

JIDS/SINS/GPS组合导航系统两级故障检测结构设计

针对传统组合导航系统故障检测方法不能同时准确检测突变故障及缓变故障的不足,提出了一种两级故障检测结构。这种结构采用联邦滤波器结合了残差χ2检测法易于检测突变故障和状态χ2检测法易于检测缓变故障的优势,在JIDS/SINS/GPS组合导航系统中得到了成功应用。仿真表明,这种方法对突变故障和缓变故障都达到了较好的检测效果。此外,此方法没有改变联邦滤波器原有结构,检测准确度高,计算量小,是一种便于工程实现的检测方法。     

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

针对飞行器大机动条件下SINS／GPS组合导航中出现的滤波发散问题,结合UKF滤波算法,提出了一种强跟踪UKF滤波算法。它通过引入渐消因子用线调整滤波增益阵K来减小老数据的权值,相对地增加新数据的权值,提高了UKF滤波跟踪性能。仿真和实际数据解算结果表明,强跟踪UKF提高了组合导航系统对于突变状态的实时跟踪能力和滤波过程的数值稳定性,验证了该算法的有效性。     

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

多学科设计优化中的不确定性建模

不确定性因素对复杂工程系统设计的影响贯穿整个设计过程.对多学科设计优化(MDO,Multidisciplinary Design Optimization)中不确定性的来源进行了总结和归类;建立了包含2个耦合学科的MDO系统分析输出结果的不确定性与设计变量输入数据误差和模型误差之间关系的数学模型,用于计算各种不确定性对系统性能的影响.算例分析结果和实验结果吻合,表明该数学模型有效可靠.经过扩展可用于估算包含多个耦合学科的MDO系统分析输出结果的不确定性,为鲁棒多学科设计优化方法的构建提供理论基础.      

基于Unscented四元数粒子滤波的 微小卫星姿态估计

针对基于微小卫星姿态确定系统精度低和噪声存在非高斯分布的情况,研究了适用于该定姿系统的Unscented粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法.UPF方法结合了Unscented卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter) 与粒子滤波(PF,Particle Filter)的特点,用UKF得到PF的重要采样函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息、 扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足.以MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺和CMOS APS(Complementary Metal Oxide Semiconductor Active Pixel Sensors)星敏感器为姿态敏感器件,将UPF与基于误差四元数的卫星姿态运动学方程结合,构建了UPF定姿滤波器,并用MEMS陀螺采集的随机噪声数据进行了半物理仿真,对其特性进行了分析与比较.仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法在计算粒子数目相对于PF较少的情况下,可以取得比UKF更好的滤波精度,从而有效地提高了定姿性能.      

基于地心坐标系的多传感器动态偏差估计算法

配准是多传感器系统进行数据融合必不可少的处理过程.使用一种新的基于地心地固(ECEF, Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系的多传感器配准算法,能对传感器的动态偏差进行估计,同时充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响.首先利用多传感器的局部航迹数据来构造关于传感器偏差的伪测量模型,其噪声满足零均值高斯白噪声特性,协方差信息也易于计算,然后使用序贯卡尔曼滤波算法(SKF, Sequential Kalman Filter)对偏差进行动态估计.当传感器偏差恒定时,算法经过简单修改后依然适用.最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新算法能有效地进行传感器配准.