协同交互情境下双视图耦合的多用户身份识别

针对目前协同交互情境下,因遮挡和接触等因素引发的多人协作身份识别错误问题,提出一种双视图耦合的多用户身份识别方法.借助深度相机,分别通过骨骼运动跟踪和卡尔曼滤波建立双视图运动跟踪.利用双视图的用户运动跟踪数据构建相互关联的耦合有限状态机,对耦合关系中的具体运动状态进行分析,建立规则算法;引入实时正误标记值进行多用户身份识别的实时监控与耦合矫正.所提方法与基于单视图的多用户身份识别方法进行对比实验,结果表明,在协同交互情境下所提方法对多用户身份识别更具有鲁棒性.      

星间测距对小卫星编队相对轨道状态的修正

相对轨道状态确定是小卫星编队正常工作的基础和重要保障.针对小型化、低成本的星载GPS接收机定轨精度较低的情况,提出一种利用单纯星间测距信息对卫星编队相对轨道进行修正的方法.引入星间测距信息,采用扩展卡尔曼滤波算法提高编队的相对轨道估计精度.通过仿真验证,证实了该方案的有效性.     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

Optical/radio/pulsars integrated navigation for Mars orbiter

In this paper, we address the issue of the integrated navigation algorithm with different combination of measurements for Mars orbiter. First, system dynamic model and navigation measurement models using optical measurement information, radio measurement information and X-ray pulsars measurement information are respectively established. Second, optical/radio/pulsars integrated navigation algorithm is proposed, and observability analysis of the integrated navigation system is also conducted. Third, adaptive extended Kalman filter is adopted to fuse measurement information and suppress measurement and process noise to optimally estimate the state of Mars orbiter. Monte Carlo simulation results show that optical/radio/pulsars integrated navigation can effectively improve the navigation accuracy and satisfy the navigation requirements of Mars orbiter.     

小视场星敏感器量测延时滤波算法

针对小视场（NFOV）星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法、鲁棒有界时域滤波（RFHF）算法及鲁棒卡尔曼滤波（RKF）算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。      

磁轴承基于扩展卡尔曼滤波的改进PID控制算法研究

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的改进PID控制算法。该算法以传感器测量的转子位移信号为量测量,功率放大器的输出电流为输入量,通过系统状态方程和噪声统计特性估计转子的实际偏心位移,有效解决了信号噪声对控制精度的影响问题。最后,通过仿真和试验,对比验证了算法的有效性。     

捷联惯导系统在线标定综述

捷联惯导系统的部件直接固联在载体上,承受着载体工作过程中的恶劣环境,因此系统参数容易受到影响而变化,需要通过标定过程获得参数变化并进行补偿,从而修正捷联惯导系统精度。针对捷联惯导系统在线标定问题,阐述了国内外在线标定技术的发展,对在线标定问题中的重点技术如误差方程分析、可观测性分析和滤波技术进行了详细的介绍,最后,初步分析了捷联惯导系统在线标定技术的研究方向。     

基于加速度计的轴系垂直度静动基座测量方法

针对目前惯导平台结构垂直度指标在使用过程中难以测量的问题,提出基于加速度计惯性测角原理的静动基座条件下的新的测量算法。其中包括静动基座条件下,由几何模型推导建立的数学模型,相应的实验方法的阐述与论证,以及实验中对上位机采集数据进行离散Kalman滤波处理。最后,建立误差模型,分析了采用该方法测量垂直度的误差来源,通过数值比较,证明了该方法能够在当前技术条件下实现所需测量精度。     

一种导弹捷联惯导/地磁/雷达高度表组合导航方法

基于雷达高度表和磁强计的测量信息,提出一种弹道导弹捷联惯导/地磁/雷达高度表组合导航方法。以磁强计测量值与磁场模型的磁场强度值之差和高度表与惯导解算高度之差作为量测,只用一个观测表达式即可同时包含载体的姿态及位置信息。引入状态反馈,利用混合校正的Kalman滤波得到系统导航信息的最优估计。仿真结果表明,该算法能有效抑制捷联解算误差的发散,当磁强计精度为100nT,雷达高度表精度为50m时,仿真1000s后姿态精度优于20′,定位精度为2.68 km。该导航方法自主性高,精度较高,具有一定工程应用价值。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态算法

 针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。