基于EKF的小型涵道式无人机航姿系统算法研究

针对小型涵道式无人机,设计了一种基于扩展Kalman滤波的航姿估计算法。采用四元数作为状态变量,利用陀螺仪的输出构成状态方程,通过加速度计与磁阻传感器构造观测方程来进行扩展Kalman滤波解算。相对于通常的航姿估计算法,这种算法减少了运算量,更适合于基于嵌入式微处理器的航姿估计。实验结果表明这种算法有效的抑制了航姿系统的各种噪声与干扰,同时保证了姿态输出的精度与实时性,可以为小型无人机提供准确的航姿信息。     

卡尔曼/粒子组合滤波在GPS/INS组合导航中的应用研究

在非线性模型和非高斯噪声条件下,粒子滤波在GPS/INS组合导航系统的观测精度较低时能取得较好的滤波结果,但在高观测精度情况下会导致滤波发散。针对这一问题,在分析了基本粒子滤波器算法原理的基础上提出一种卡尔曼/粒子组合滤波方法,将状态向量分为线性部分和非线性部分,分别用卡尔曼滤波和粒子滤波估计,既保证了简化后滤波算法的结果不会变差,又将运算量大大降低,仿真试验表明,组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际的导航要求。     

基于平移不变量的激光陀螺信号快速滤波方法

为提高激光陀螺的测量精度,提出了一种平移不变量小波快速滤波方法。对信号作循环平移,进行软(硬)阈值小波消噪处理再作逆平移,通过多次“平移——滤波——逆平移”过程,最后平均所获结果,有效消除软阈值小波滤波中的伪吉布斯现象。讨论了算法中平移量对滤波效果和计算复杂度的影响。用Allan方差法对一组激光陀螺实测零漂信号的不同方法滤波效果分析结果表明,该滤波法能在不影响滤波效果的前提下较大幅度减少计算量。     

基于脉冲同步的混沌雷达信号延迟方法

提出一种基于脉冲同步技术的混沌雷达信号延迟方法。该方法首先对混沌信号进行滤波；然后对滤波输出进行采样量化，采用数字技术延迟实现量化的信号；最后通过脉冲同步系统来恢复原信号，实现混沌信号的延迟。文章给出了方法的系统实现结构，并发展了一个新的脉冲同步方法。通过计算最大条件Lyapunov指数，研究了滤波器带宽和最小采样频率之间的关系并讨论了采样和量化对系统性能的影响。仿真结果表明本文方法的有效性。     

基于激光实时跟踪测量的航天器编队相对位置测量方法

为了解决编队航天器间相对位置的高精度测量，实现航天器编队自主飞行，提出基于激光实时跟踪测量航天器间相对位置的测量定位方法，建立了航天器间相对位置测量的数学模型。该测量方法在直角坐标系下用Hill方程建立编队航天器相对运动模型，得出航天器相对运动轨迹的解析解，在极坐标系下建立航天器间相对位置的激光跟踪测量模型，将激光跟踪测量系统的测量值转换到直角坐标系，对转换误差进行去偏差补偿，利用卡尔曼滤波方法进行数据处理，以提高航天器间的相对位置测量精度。仿真结果表明，若对于测距精度为5厘米，测角精度为0．1度的激光跟踪测量系统，采用去偏差转换测量卡尔曼滤波方法，航天器空间相对位置精度可达到厘米量级。     

不平衡振动自适应滤波控制研究

研究衰减卫星姿态抖动的控制方法。以星载磁悬浮变速控制力矩陀螺为对象,考虑转子动、静不平衡特性建立动力学模型。选取在定义的转子准几何体坐标系中列写动力学方程,使得能够充分利用磁间隙的小角度背景,设计磁轴承径向指令控制力;在忽略高阶小量下给出的转子动静不平衡描述,能够清楚地给出不平衡带来的干扰力和力矩以及在测量信号中所具有的形式。基于上述分析,给出归一化最小均方算法的自适应噪声滤波器,并得出经过滤波后,测量量中将主要是惯量主轴的位置信息;将其作为带有高、低通滤波的分散PD加比例交叉控制器的输入,能够达到衰减高速转子不平衡振动引起的星体姿态抖动的目的。建立仿真模型,分转子速率恒定和可变两种情况,进行了仿真检验,均达到了振动衰减的目的。     

粒子滤波评述

以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao\|Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。     

非等间隔滤波及其在导航系统中的应用综述

滤波的目的是从序贯量测中在线、实时地估计和预测出动态系统的状态和误差的统计量.现存的大多数滤波方法要求传感器信息同时测量并同时到达,但是传感器获得的信息往往不满足此条件,即信息是非等间隔的.信息的不等间隔特性影响到导航精度,非等间隔滤波的提出为该问题提供了一类解决方案.针对国内外非等间隔滤波及其在导航系统中的应用现状,...     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

基于QR分解的自适应差分滤波在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对差分滤波算法存在数值稳定性差及系统噪声统计特性不准确导致滤波性能下降 的问题,提出一种改进的差分滤波算法。新算法将矩阵QR分解及Cholesky分解因数更新技术 引入,并结合一种新的噪声估计方法及选择更新策略,有效地改善了系统噪声统计特性不准 确带来的滤波性能下降问题,增强了传统差分滤波算法的数值稳定性。通过在捷联惯导系统 大方位失准角初始对准中的应用,仿真结果表明了新算法的有效性和鲁 棒性 。