基于支持向量机的惯导初始对准系统

针对平台式惯导系统的初始对准 ,提出了基于支持向量机 (SVM)网络的滤波器 ,并将其用于惯导初始对准中 ,代替初始对准系统中的闭环Kalman滤波器 ,可以确保系统的误差状态始终为小量 ,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能 ,并将其与神经网络滤波器、闭环Kalman滤波器进行对比。仿真结果表明 ,采用SVM网络滤波器简化了系统运算的代数结构 ,提高了系统状态估值运算的实时性 ,而对准系统的精度又与采用闭环Kalman滤波器的精度相当 ,并且SVM网络克服了神经网络的不足。     

微带类椭圆函数滤波器

介绍了一种新型的微带线滤波器－类椭圆函数滤波器。比起传统的微带交指、平行耦合线等形式滤波器，微带类椭圆函数滤波器具有很好的带外抑制特性，且体积小。通过微带谐振器安放在不同的位置和改变谐振器之间的间距。实现不同性质的耦合及耦合大小。分别计算了三种性质耦合大小与间距的关系，并得到曲线。设计了4阶类椭圆函数滤波器。测试结果与理论预期值相吻合。该类滤波器可以广泛应用在平面电路中，同时在超导状态下也有诱人的应用前景。     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
     

同步与数据缓冲系统的同步定时器

同步定时器是ＣＤＡＳＳ／ＤＢ系统的重要部件。它用高精度数字锁相环，精确地恢复地球同步气象卫星采集的原始云图数据的同步基准信息。数字锁相环由用高速器件组成的相位比较器和用计算机软件实现的滤波器构成，采用标准频率计数方式，完成对模拟太阳（ＳＰ）和数字太阳（ＳＳＤ）的锁相及卫星上时钟频率测量等任务。     

导弹飞行试验多站测量定轨的自适应滤波方法

运用自适应滤波方法研究导弹飞行试验多站测量定轨问题。充分考虑导弹飞行的动力学模型所提供的信息，对加速度随机干扰的统计特性以及测量设备的系统误差进行自适应补偿，从而获得高精度的弹道估计。计算结果表明，这种飞行状态估计与测量设备系统误差估计交互进行、互相补偿的方法，在数据处理过程中效果是明显的。     

基于Kalman滤波的卫星光谱成像仪非均匀性场景校正

为消除在轨卫星光谱成像仪的非均匀性,提出了一种基于Kalman滤波器校正算法.给出了校正算法,建立了均方根误差和列向粗糙度等评价指标.对美国TERRA卫星MODIS仪器图像的校正试验结果表明:用Kalman滤波器校正方法去除遥感图像中非均匀性条带的效果明显,校正后图像的品质显著提高.     

飞行控制用激光陀螺的一种滤波方法

采用传统的FIR低通滤波器对激光陀螺输出信号滤波后会产生较大的时间延迟,使得滤波后信号难以满足姿态控制系统的要求.为了保证响应时间与导航精度均满足需求,本文研究了低阶FIR低通滤波器与自适应IIR陷波器相结合的滤波方法.理论仿真和试验结果表明,该方法可以有效的消除激光陀螺抖动偏频信号,同时能够显著缩短时间延迟,具有工程实用价值.     

相对测量信息不全的航天器相对轨道确定方法研究

针对近圆轨道航天器交会或远距离伴飞相对测量导航过程中,测量信息不全情况下的航天器自主相对轨道确定问题进行了研究.给出适合描述较远距离相对运动的二阶近似模型,并在采用雷达或光学测量的基础上设计了扩展卡尔曼滤波器.数学仿真结果表明,在观测量较少或存在部分区域不可测情况下,通过扩展卡尔曼滤波算法能够以较高精度估计出目标航天器的相对轨道.     

基于星间链路的多星系统分散定轨算法

介绍了一种基于星间链路信息的多星系统自主导航方法。首先以星间相对位置矢量为观测量建立两星系统的观测方程,采用强跟踪滤波(STF)算法进行集中定轨,获得卫星的参考轨道信息。在此基础上,建立单星的观测方程,然后使用加权最小二乘估计器和卡尔曼滤波器进行单星轨道确定,从而实现了一种不需要长期轨道预报信息的分散定轨算法。数学仿真表明,该算法是可行的,且具有较好的定轨精度。     

基于动态零速修正的SINS/ODO组合导航算法研究

全球导航卫星系统(GNSS)存在易遭屏蔽、易受干扰等缺点,故在GNSS信号缺失时,SINS系统的积累误差长时间得不到校正,传统的SINS/GNSS组合导航系统的导航性能迅速降低。当SINS采用微机电(MEMS)器件时,更是如此。为提高车载组合导航系统的导航精度,提出在GNSS信号拒止时,采用里程计(ODO)辅助SINS,并加以动态零速修正的方法,来提高系统的导航定位精度。跑车试验结果显示在GNSS短时拒止时,基于动态零速修正的SINS/ODO组合导航具有较高的导航定位精度。