SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术，设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法，结合矢量观测的特点，分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法，并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化，仿真测试结果证明，二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。     

捷联式天线平台的稳定性研究

将Rudin提出的红外成像捷联稳定模型用于天线平台的稳定,并应用不变性原理,采取匹配滤波方法,提高了稳定平台的解耦精度.具体仿真结果表明:在0.5 Hz~1.0 Hz频段解耦精度提高了35 dB.同时,在考虑传感器测量噪声的情况下,对天线平台的稳定误差进行了仿真分析,结果显示,传感器测量噪声对稳定误差有较大的影响,但通过滤波稳定误差可减小50%左右.      

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

机动目标状态估计器算法研究

基于战斗机航迹准稳态运动状态假设,研究了机动目标状态估计器算法.该算法通过选取虚拟测量变量和状态变量,以及假设目标处于航迹准稳态运动状态,把含有9个变量的非线性滤波和预测问题转化为1个三阶和3个二阶的线性滤波和预测问题.在综合控制系统中的仿真结果表明,该算法计算量小,滤波精度好,能够满足综合控制需求.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

海天混杂闪烁背景下运动点目标检测新方法

针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0.      

鲁棒滤波技术在脉冲星导航中的应用

  提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力。指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,采用鲁棒滤波技术进行处理。对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行对比。仿真结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度。     

GPS锁定晶振的数据处理方法研究

针对GPS锁定晶振频率标准,提出了一种滑动平均值法滤波方法,通过这种算法建立新的取样值与历史取样值相关性,适当选取取样点数形成滑动滤波窗口,改变的滑动滤波窗口大小,能有效克服GPS接收机输出的1×10-6的波动影响,可以在很短的时间间隔内解算出被控晶振与GPS的偏差值,应用于控制算法,不断修正压控晶振的频率,使压控晶振锁定在GPS上。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.