基于凸优化技术的多目标鲁棒滤波组合导航方法

Kalman滤波在组合导航中的应用已很广泛,但是,在系统不确定情况下,误差出现发散,精度下降,采用的基于Riccati方程的H∞滤波技术对系统噪声的不确定性则具有一定的鲁棒性,但性能参数选取仅能凭经验而无系统的方法,给工程实践带来一定困难.根据现代控制理论最优控制理论思想,使用凸优化技术设计鲁棒混合H2/H∞滤波器融合高精度的GPS和CNS量测信息,解决系统不确定性问题,通过在惯性/卫星/天文组合系统中的半物理数据仿真进一步对混合H2/H∞滤波和H∞滤波算法进行了比较.仿真结果表明,真实器件噪声情况下,鲁棒混合H2/H∞滤波算法明显具有良好的精度.     

一种多波段组合的孤立噪声去除方法

首次提出了一种多波段组合的孤立噪声去除方法.文章在对图像进行中值滤波处理之前,先进行门限法的孤立噪声初步定位,设定孤立噪声为候选点;然后结合多波段图像数据对候选孤立噪声进行最终定位,只有当像元判断为真实的孤立噪声时,进行中值滤波处理;最后以中国一颗传输型卫星图像为例,检验了算法的有效性.     

激光陀螺随机误差的非参数建模与滤波

陀螺随机误差是影响惯导系统导航精度的重要方面.减小随机误差影响的有效方法是对随机误差进行建模并采用合适的滤波器进行滤波.为了更好地描述激光陀螺漂移的非线性,提出应用一类非参数ARMA模型--FARMA(p,q,d)模型(函数系数自回归滑动平均模型)对激光陀螺漂移数据进行建模.同时提出应用粒子滤波技术进行滤波,并采用交叠式Allan方差法辨识滤波前后随机误差噪声参数.仿真结果表明,应用该模型能较好的反映激光陀螺漂移的非线性;粒子滤波技术能有效抑制随机误差,5个误差项系数的减少均在29%以上.     

预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用

讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用ＦIＲ数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明：应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。     

H∞滤波与粒子滤波在SINS传递对准方面的比较研究

为提高传递对准的精确性和鲁棒性,将H∞滤波和粒子滤波运用到SINS动基座传递对准,并对H∞滤波和粒子滤波应用于传递对准的鲁棒效果进行了比较。仿真结果表明,在有色噪声和白噪声强度较小时,两种滤波方法的滤波精度差别不大,但当有色噪声和白噪声强度较大时,粒子滤波精度优于H∞滤波。并且就估计精度而言,其鲁棒性优于H∞滤波,但H∞滤波的估计速度优于粒子滤波。     

一种用于PN码捕获的低硬件消耗匹配滤波器设计

为提高卫星直接序列扩频系统的PN码捕获速度,提出了一种低硬件消耗的匹配滤波器设计.改进了转置型匹配滤波器结构,由两级时钟复用将匹配过程分为部分相关和全相关两部分,并用现场可编程逻辑阵列(FPGA)的片内RAM替代主要的寄存器消耗.实现了资源分配的优化,在商用FPGA的频率下可并行捕获长PN码,并降低了功耗,有一定的工程应用价值.     

地磁导航发展与关键技术

地磁导航技术作为一种无源自主导航方法,具有抗干扰能力强、无积累误差和精度适 中的优点。本文简述了地磁场理论,回顾了地磁导航技术的研究历程,综合分析了地磁导航 技术采用的导航算法,指出了制约地磁导航技术发展的三大关键技术和当前的研究动向,最 后对地磁导航技术未来的发展和应用做了展望。     

扩频通信系统中窄带干扰抑制技术的研究

提出一种基于小波包变换抑制窄带干扰的简化方法,利用直接序列扩频信号的功率谱密度分布特点和能量聚集度准则,快速、有效地跟踪输入信号频谱的变化,从而对扩频信号中的干扰进行快速定位;通过自适应改变权系数的方法实现对强、弱窄带干扰的分别抑制。仿真结果表明,这种自适应干扰抑制法既可以有效地清除快速时变的强窄带干扰,又可在处理其他类型干扰时避免或减小有用信息的损失,从而大大提高了直接序列扩频系统在复杂干扰情况下的抗干扰性能。     

雷达辅助光电系统间歇测距目标定位技术

针对光电系统单站无源定位的可观测性、定位精度差等问题,提出了利用雷达辅助光电系统间歇测距的目标定位方式,克服了单站无源定位的目标可观测型问题并提高了目标的定位精度,最大限度地降低了雷达"暴露"的风险,实现了光电系统与雷达的优势互补,提高了系统的综合作战效能。