基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航

研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法，提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点，将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合，设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真，和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明，所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km，速度估计精度约为0．01m／s，并且具有良好的鲁棒性和容错性能。     

基于简化Unscented变换的FMSRUKF算法及其目标跟踪性能分析

研究Unscented变换的基本原理及Unscented Kalman Filter(UKF)算法。为了降低跟踪系统计算复杂性,在Unscented变换中引入单位矩阵,以简单的数值计算取代复杂的矩阵分解求解矩阵平方根的过程,把UKF改进为FM- SRUKF。对三维坐标系下的变加速运动目标进行跟踪仿真。结果表明FMSRUKF具有更好的精度和鲁棒性。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

基于UKF的大失准角船舶行进间对准技术研究

由于标准卡尔曼滤波只适用于线性系统,通常在SINS/GPS组合导航初始对准过程中,先通过基于惯性系的粗对准方法,将失准角转化为小量,然后再进行卡尔曼滤波精对准。由于杆臂效应,使用的基准信息存在一定误差,导致初始对准精度降低。因此,首先设计UKF的大失准角初始对准算法;其次将基准信息杆臂在UKF方程中建模,对杆臂误差进行补偿;最后通过仿真验证算法的可行性,并利用海试实验数据对UKF算法与传统动基座算法进行对比,实验结果表明该方法具有明显优势。     

单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究

为降低单兵制导火箭弹的成本,同时确保其具有较高的命中精度,进行了单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究。首先,推导了视线角速度的解耦公式,去除了导引头测量信息中耦合的弹体姿态信息;然后,建立了视线运动方程和测量模型,为了解决测量信息与弹目距离和接近速度的弱相关性,使用一个时变Gauss-Markov随机向量代替视线运动方程中的非线性部分,采用UKF滤波方法得到可用于制导控制律设计的视线角速度的实时估计值;最后,通过正交仿真验证了所设计的单兵火箭弹捷联导引滤波方法的可行性。     

基于UKF的反辐射导弹抗机动雷达短时关机仿真研究

抗雷达关机是反辐射武器的一项重大关键技术,也是反辐射导弹不可避免要考虑的难题。本文提出了一种被动雷达寻的头与无迹卡尔曼滤波技术相结合的抗机动目标雷达短时关机方案,基于机动目标"当前"模型建立状态方程和非线性观测方程,利用UKF估计理论对反辐射导弹抗关机性能进行了仿真计算。仿真分析表明,在机动雷达关机时间较短时,本文方案对抗机动雷达关机具有可行性。     

引入UPF的交互式多模型的算法

融合交互式多模型和UPF（the unscented particle filter）,提出了一种新的多模型滤波算法。多模型结构能适应目标高度机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而UKF（the unscented Kalman filte,）可以提高估计精度。与其它交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了新滤波算法的有效性。     

一种基于模型误差预测的UKF方法

UnscentedKalman滤波器（UKF）对本质非线性系统具有估计精度高、收敛速度快和容易实现等优点,但是对系统的模型误差比较敏感。针对这一问题,提出了一种基于模型误差预测的UKF方法,称为PUKF（PredictiveUnscentedKalmanFilter）。它利用非线性预测滤波器（NPF）的模型误差预测过程,能够对不准确的系统模型进行实时修正,弥补了UKF方法的不足。仿真结果表明,相对于原始的UKF方法,新方法从滤波精度、收敛速度和收敛的稳定性等几个方面,显著提高了非线性滤波的性能。PUKF可适用于模型不确定、非线性较强系统的滤波。     

UKF容错滤波方法在自主导航中的应用研究

地磁场向量可描述成卫星的位置函数，以地磁场强度向量为观测量，利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。但当测量值存在野值时，滤波会出现偏差、收敛变慢甚至发散。将UKF滤波容错方法用于磁测自主导航，构造出一种基于残差正交性判别的UKF（Unsend Kalman Fiher）容错滤波方法，来实现野值的实时修正和故障诊断，使滤波器具有较强的鲁棒性。仿真结果表明该方法有效。     

大失准角下MIMU空中快速对准技术

 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,提出将基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波(MEP-EKF)方法应用在大失准角下微惯性测量单元(MIMU)的空中对准中,通过不同机动飞行策略的仿真结果,证实MEP-EKF算法不仅能够实时估计出系统的模型误差,而且将其与扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行了仿真比较,结果表明MEP-EKF算法在方位误差角的估计上,取得了比EKF和UKF精度高的仿真结果,使得方位失准角由30°快速下降到1°左右,而且MEP-EKF所需时间仅是UKF的17%。