模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法。这一方法主要应用于自主式机动飞行器。用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。通过对ＧＰＳ/ＩＮＳ组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精度。该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义。     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

自适应广义卡尔曼滤波器在反辐射导弹中的应用

抗目标辐射源关机的能力是反辐射导弹的关键战术技术性能之一，采用增广状态的广义卡尔曼滤波（EKF）与Sage－Husa自适应滤波相结合的方法，解决了在被动雷达导引头测量存在常值偏差和随机噪声，且随机噪声方差未知情况下所测角度的滤波问题，从而在目标辐射源关机时刻较精确地建立起目标视线在惯导坐标系中的方位坐标（简称惯性基准），进而利用速度追踪法导引导弹攻击目标。给出了以某型导弹为背景的全空间弹道数学仿真结果。     

一种数字式动目标跟踪技术

介绍一种在某型号雷达中成功应用的全数字式动目标跟踪系统。和差三路Ｉ和Ｑ正交信号经模数（Ａ／Ｄ）转换后在数字信号处理器中进行动目标显示（ＭＴＩ）滤波、距离跟踪，同时提取角误差信号作为天线角伺服系统的输入，以实现对目标的角度跟踪。该跟踪系统可以有效地抑制对中低空目标回波影响较大的地杂波及海杂波等干扰信号，从而极大地改善了跟踪雷达的中低空性能。     

Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究

Kalman滤波方法是理论成熟和工程应用广泛的估计方法。但在工程实际中，因原始数据质量和各种初始条件的变化，Kalman滤波经常出现不收敛的现象，尽管理论上有许多克服滤波发散的机制，但工程应用效果并不明显。本文从数据残差入手，提出了改进增益矩阵的滤波方法。经仿真计算证明，该方法有效的解决了滤波发散问题，并极大的提高了估计精度。     

PML在三维柱坐标系下的应用及脉冲天线数值模拟

在三维柱坐标系下推导了麦克斯韦方程在完全匹配层 (PML )吸收边界条件中的时域有限差分 (FDTD)表达式 ,从而把 FDTD推广到三维复柱坐标系中并编程实现。为保证求解的稳定性 ,给出了更为严格的时间步长计算公式 ,并去除了对称轴上的奇点。提出了利用插值法对 PML最外层理想金属层进行设置的方法 ,并简化了通常处理理想金属表面电磁场的约束条件。最后给出在柱坐标系下脉冲天线的数值模拟。     

区间卡尔曼滤波算法在高动态导航的研究

针对卡尔曼滤波算法中动力学系统模型以及噪声模型不能精确已知,导致卡尔曼滤波算法在实际中不能实现最优估计。首先分析了传统卡尔曼滤波算法中各种误差源的影响,以及区间矩阵运算的影响,经分析得到,区间运算可以保证集合映射的完全性,但不能体现最优化。通过分析,本文提出了一种新型的区间卡尔曼滤波,将各种误差源归约到先验估计值区间和后验估计值区间中,然后将区间交集运算应用于卡尔曼滤波算法。这种新算法运算量与传统卡尔曼滤波算法相当。通过仿真实验证实,该算法在含时变噪声的高动态导航定位中比传统卡尔曼滤波效果提高2dB。     

复杂电磁环境下组网雷达对隐身目标的跟踪研究

在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.