临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波（SW）自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关（ANM-SW）模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。     

基于NUIO的无人机作动器故障检测

针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究.在建立固定翼式无人机非线性系统纵向模型的基础上,设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO).通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响,同时,CKF被算法用于求解观测器增益矩阵,实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性.最后,利用残差χ2检验方法判断故障是否发生.仿真结果表明:此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响,并快速、准确地检测出了无人机作动器故障.      

脉冲星非实时平差的火星探测自主导航模型

针对基于X射线脉冲星观测的火星探测器自主导航,研究了几种不同的实时自适应方法,包括:扩展卡尔曼滤波(EKF),自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)和鲁棒自适应扩展滤波(RAEKF)。首先根据脉冲星导航原理,模拟了观测值:脉冲到达时刻;接着,分别利用扩展卡尔曼滤波,自适应扩展卡尔曼滤波和鲁棒自适应扩展滤波方法估算出探测器的位置和速度;最后,上述几种滤波轨道与STK模拟的标称轨道较差,然后比较它们的滤波精度发现:AEKF和RAEKF的精度相对较高,AEKF的三个轴向滤波位置精度达到:X轴优于100m、Y和Z轴优于30m,优于VLBI技术的km量级,和Doppler技术的精度相当。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

一种基于Kalman滤波的卫星遥测数据判读系统

分析了卫星遥测数据的变化规律,提出了一种基于卡尔曼(Kalman)滤波的遥测数据判读系统框架,并定义了系统中各模块的功能及接口关系,应用卫星实际遥测数据对判读系统的数据预测效果进行了验证。结果表明,此系统对数据异常反应迅速,能够很好地满足卫星测试的实时性要求。     

Unscented Kalman滤波在空间飞行器被动测距中的应用

介绍了Unscented Kalman滤波及其空间飞行器被动测距中的应用。Unscented Kalman滤波通过设计少量的sigma(抽样)点,计算这些点经过非线性函数的传播,获得滤波值基于非线性方程的更新。Unscented Kalman滤波避免了广义Kalman滤波等线性化方法的缺点,并提高了滤波精度。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

基于低成本陀螺和倾角仪的姿态估计

针对动中通测控系统中低成本陀螺和倾角仪的姿态估计和陀螺误差校正问题,提出一种利用UKF（Uncented Kalman Filter）滤波器对载体姿态角进行估计,然后利用互补滤波器对陀螺漂移进行估计的算法。该算法通过设计三维完全可观测UKF滤波方程和陀螺误差校正模型对姿态角和陀螺漂移分别进行估计,有效避免了利用卡尔曼滤波进行姿态估计和陀螺漂移误差估计时由于误差模型不准确而产生的发散问题,同时降低了滤波器维数。试验中姿态角估计误差在1°以内,x轴陀螺漂移估计误差为0.0148°/s,y轴陀螺漂移估计误差为0.0017°/s,试验结果表明该算法能有效提高姿态角估计和陀螺漂移估计的精度。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。