基于新息正交性的Kalman滤波抗野值法在POS中的应用

 针对位置姿态系统（POS）应用中全球定位系统（GPS）野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波（KF）抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。     

基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配

针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA)-离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。     

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

低比转速泵叶轮流道内部流动的PIV试验

介绍了粒子图像测速仪(PIV)、泵试验装置和试验方案.采用PIV技术,对3种流量下叶轮流道内部3个不同测量平面上的流动进行了试验研究,获得了速度矢量分布.探讨了速度分布沿叶轮周向和轴向的变化规律以及流量对速度分布的影响.结果表明,随着流量的减小,吸力面速度略有减小,压力面速度变化较为明显,当流量达到额定流量的0.6倍时,在压力面附近存在回流现象;在叶轮出口处,流量对相对速度方向没有明显影响;叶轮流道内部速度沿轴向分布均匀,绝对速度沿半径方向呈增加趋势,无量纲绝对速度的周向分量v_u/v从压力面到吸力面呈下降趋势,且随流量的减小而增大.研究结果为叶轮设计以及离心泵内部流动的试验研究提供了借鉴.      

用SPIV测量结果分析叶轮机内流动损失的方法初探

基于大涡模拟和PIV(particle image velocimetry)测量的相似性,利用SPIV(stereoscopic PIV)测量结果,可以使用亚格子应力模型求解流场中的湍流耗散率.对比不同亚格子应力模型求出的结果,混合模型求出的结果较为准确,但需要合理选择模型中的系数C_Sm和CAm.利用该方法分析低速大尺寸压气机试验台转子近叶尖区域的SPIV测量结果,发现在设计状态流场中的损失主要源于叶尖泄漏涡,而在近失速状态则主要源于叶尖泄漏涡和角区旋涡.      

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合算法

建立了车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统自适应联合Kalman滤波的数学模型,研究了综合运用子系统状态评估、自适应信息分配、误差补偿、迭代扩展Kalman滤波、抗野值干扰、U-D协方差分解滤波等技术来提高精度和可靠性的融合滤波算法;针对滤波发散的问题,引入了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应滤波方法.理论分析和半物理仿真结果表明,所设计的算法在精度、可靠性、适应性、实时性等方面效果都很好.      

相关噪声系统的卡尔曼滤波

利用Hilbert 空间的几何理论求出了噪声相关系统的卡尔曼滤波公式.在线性最小方差准则下,解决了状态噪声一步相关,相同时刻的测量噪声和状态噪声相关,以及测量噪声和状态噪声在相邻时刻(无论测量噪声时刻在前还是状态噪声时刻在前)均相关的情况下的滤波问题,并给出了递推滤波公式.     

双星定位／SINS组合导航系统研究

双星定位系统是一种区域性定位系统。介绍了双星定位系统的定位原理，说明了其存在的定位实时性较差的不足。对此提出了利用惯导经卡尔曼滤波器校正后的输出速度信息来修正双星定位系统的输出水平位置信息，然后与惯导进行组合，建立了其状态方程与观测方程。仿真结果证明该方案切实可行，对双星定位系统的实际应用有重大的理论参考价值。     

多敏感器卫星姿态确定的联邦滤波器设计

针对由惯性测量组件、星敏感器、数字式太阳敏感器和红外地球敏感器构成的卫星姿态确定系统 ,提出采用联邦滤波器进行信息融合。设计了多敏感器信息融合的联邦滤波器结构和算法 ,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程。仿真分析结果表明 ,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合 ,能够以较小的计算量实现高精度的信息融合 ,并且还能使高精度的信息融合具备容错性能