基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。     

非视域成像系统的研究现状和发展趋势

非视域成像是一种新型针对视线外目标的计算成像技术,它以时间飞行探测技术为基础,通过探测被隐藏在视域之外的物体反射回来的光子利用重建算法来重建隐藏物体的像,在自动驾驶、灾难救援、医学成像和军事反恐等方面有着广阔的应用前景。首先介绍了近年来发展起来的主动和被动非视域成像系统的研究现状,从非视域成像系统的成像装置、分辨率和重建算法等几个方面分析各自的特点和发展趋势。最后,还讨论了非视域成像技术在实际场景应用中所需要解决的一些关键问题,并展望了非视域成像技术的未来发展方向。     

单光子激光雷达数据去噪与滤波算法

单光子激光雷达获取的点云数据存在大量噪声,这给数据的处理带来了挑战。基于局部距离统计提出了改进的点云去噪算法,对单光子激光雷达点云原始数据进行去噪。然后基于统计分析方法改进了点云滤波算法,对去噪后的点云数据进行滤波处理。利用新提出的算法与传统算法去噪和滤波后得到的点云进行比较,并与传统激光雷达的数字地形模型(DTM)数据进行对比。计算得到MABEL地面点云相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.98m,相关系数R^2为0.9938。进一步对地面点云插值得到剖面数字高程模型(DEM)数据,其相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.85m,相关系数R^2为0.9931。实验结果显示,提出的单光子激光雷达点云去噪和滤波算法优于传统算法,与传统激光雷达DTM数据具有较好的相关性,能够精确的恢复地形信息。     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

基于抗差自适应滤波的轨道在线检测

针对测量机器人在大型导轨检测中的应用设计了一套动态跟踪检测系统。由于受各种干扰的影响,系统测量得到的测量值与目标真实状态往往不尽相同,因此提出了一种基于Singer模型的抗差自适应滤波算法。首先,采用Singer模型建立目标的运动模型;在此基础上,发展了抗差自适应滤波技术来进行在线测量数据处理;最后,进行了轨道检测的跟踪测量应用。结果证明,该系统未经滤波处理时的测量误差能够达到mm级,通过滤波能够对测量数据进行平滑处理,准确定位误差点,降低了检测误差,能够满足长轨道在线检测的准确度要求。     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

非结构化环境下月球车快速即时定位与制图方法

激光雷达的实时环境扫描与已构建环境模型之间的匹配是月球车即时定位与制图(SLAM)过程中的关键步骤,其收敛速度和准确性直接决定了SLAM的成败。月球表面是一种典型非结构化环境,其环境场景特征复杂。若通过三维激光匹配方式则传感器数据量大,特征匹配的难度高,实时性差。针对于此,本文提出了一种基于ICP算法的激光点扫描匹配方法－类等高线匹配方法,将二维激光雷达的实时扫描数据与已构建的三维环境高程图相匹配,利用RBPF粒子滤波实现位姿与地图状态的估计,采用自行研制的小型激光雷达硬件平台,较好地实现了月球车原理样机的快速SLAM过程。实验表明,基于该方法的即时定位与制图过程对于月球车位姿估计的鲁棒性强,实时性好。     

基于紫外敏感器的卫星自主导航方法研究

研究了卫星利用CCD紫外敏感器进行自主轨道确定的方法。敏感器通过地球紫外图像提供地心方向矢量及姿态误差信息进而确定卫星轨道。采用Unscented卡尔曼滤波算法,对紫外敏感器测量精度、姿态误差、部分轨道参数以及地球模型对导航精度的影响进行了仿真验证。仿真结果表明本方法具有较高的定轨精度,其导航误差主要取决于紫外敏感器测量精度和卫星姿态误差。     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。