圆度仪测量系统滤波特性的检定

提出一种用定标块检定圆度仪测量系统滤波特性的新方法。该定标块的弦高计算值通过测量系统的各滤波档时必定被衰减。我们可以利用这一弦高值衰减的特点检定其滤波特性。介绍了该方法的检定原理和实验结果。该方法的优点是比用微振动器检定具有更高的效率和更高的准确度，并且可利用检定圆度仪放大倍数的定标块来检定各种圆度仪测量系统的滤波特性。     

基于Bootstrap滤波的单站无源定位算法

针对非线性测量下的被动定位问题,建立了只测角定位模型。讨论了一种基于贝叶斯理论的 Bootstrap 滤波算法,并将该算法与扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,仿真结果表明Bootstrap 滤波算法定位精度更高,抗噪声性能更强。     

中值滤波方法在燃气涡轮传感器数据校正中的应用研究

分析了发动机测量信号滤波需求,设计了针对传感器数据校正的中值滤波器和快速算法,给出了模拟发动机故障和变工况试验情况下的传感器输出,给出了滤波比较研究结果。数值实验和实际应用于涡轮试验测量数据滤波的结果表明,中值滤波器对于脉冲噪声可以完全剔除,对随机噪声也具有较好的抑制效果,并能够较好保持信号中的陡峭边沿等趋势成份。      

固体火箭发动机缺陷的ICT局部检测

为了实现对固体火箭发动机缺陷的局部检测,提出了窄角扇束工业计算机断层扫描成像(ICT)检测固体火箭发动机缺陷的局部检测方案.采用平移/旋转扫描方式和只旋转扫描方式对固体火箭发动机缺陷进行局部检测.为了验证局部检测方案的有效性,利用窄角扇束ICT对某型固体火箭发动机进行局部检测,并利用卷积反投影算法和小波变换算法进行局部重建.结果表明:平移/旋转扫描方式适合窄角扇束ICT对固体火箭发动机缺陷进行局部检测,只旋转扫描方式不适合局部检测.由于利用局部缺陷区域外的投影数据,卷积反投影算法较小波变换算法的局部重建质量高.这对于提高固体火箭发动机缺陷的检测效率,降低检测成本具有重要意义.      

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。     

一种基于集中滤波的SINS/DVL/USBL 水下组合导航算法

针对水下运载体的长时间高精度导航问题,提出一种基于集中滤波的捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)/超短基线(USBL)水下组合导航方法,建立了杆臂在线估计的SINS/DVL速度观测模型和SINS/USBL相对量测信息观测模型,并利用参考信息判定结果实时更新量测方程及维数,既能保证精度,还能一定程度上减少运算量。理论仿真和湖面试验表明,本算法能够实现长时间高精度的水下导航定位,具有可行性。     

一种基于改进Kalman滤波的 视觉/惯性组合导航算法

提出了一种基于改进Kalman滤波的视觉/惯性直接组合导航算法,首先分析了相关坐标系的定义和敏感器的误差模型,然后分别构建了姿态滤波方程和位置滤波方程,接着对滤波方程进行离散化处理以便在计算机中实现运算,最后采用该方法进行了仿真验证,结果表明系统在不同情况下进行组合导航都能够满足任务要求。     

基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。