高超声速滑翔再入飞行器弹道估计的自适应卡尔曼滤波

采用传统状态增广法对高超声速滑翔再入飞行器(HGRV)进行弹道估计,存在模型简化误差过大和过程噪声方差难以构造的问题.依据目标运动特性和模型简化误差定量分析结果,状态方程改进为采用圆形地球模型和拟合大气模型并考虑哥氏力.采用一阶Markov过程描述气动力参数,将过程噪声方差构造为气动力参数方差和机动时间常数的函数,时变气动力参数方差采用“渐消记忆”的统计估计法由气动力参数估计值序列统计获得,而存在跳变的机动时间常数则作为运动模式采用变结构交互多模型法与运动状态一起估计.仿真结果表明,所提算法对位置、速度和气动力参数的估计精度优于传统算法,具有较好的工程实用性、鲁棒性和效费比.     

捷联制导旋转弹制导信息提取研究CSCD

以捷联式半主动激光导引头为研究对象,研究其应用在旋转弹上制导信息的提取方法。根据坐标转换关系得到旋转弹惯性系视线角解耦模型,由于导引头和速率陀螺仪具有测量误差特性,直接解耦得到的制导信息会产生较大的误差。基于视线角解耦模型的非线性,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)的方法对测量信息进行滤波处理,估计出目标的位置,从而得到捷联式半主动激光导引旋转弹的制导信息。将扩展卡尔曼滤波方法与α-β滤波方法进行对比分析,得到扩展卡尔曼滤波方法对捷联式半主动激光导引旋转弹制导信息的估计精度更高,收敛更快。     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积...     

低轨飞行器利用GPS定轨的算法研究

详细讨论了低轨飞行器利用ＧＰＳ系统定轨的原理和方法。分析了低轨飞行器选星时应考虑的问题,并根据导航星及用户模型进行了选星试验;探讨了利用最小二乘法进行解算定轨;详细分析了卡尔曼滤波算法,针对低轨飞行器提出了一个九状态卡尔曼滤波模型,并在此基础上进行了仿真模拟计算。另外,根据用户对电源能量和可靠性的特殊要求,提出了一种比较实用的定轨方法。仿真结果表明,提出的方法在精度上满足用户的要求,适合于工程实际应用。     

基于全局估计的联邦卡尔曼滤波信息同步方法

组合导航系统一般采用联邦卡尔曼滤波作为基本的状态估计方法。由于各导航子系统的观测周期一般不相同 ,因而存在导航系统的观测时刻与滤波器的滤波时刻不一致的问题。本文提出了一种应用全局估计量与不同步观测量共同进行时间更新 ,以获取同步观测信息的方法 ,并应用仿真运算证明了该方法的有效性     

捷联惯导加速度计尺寸效应误差建模及其标定

高动态条件下,加速度计（简称加计）的尺寸效应将成为捷联惯导系统精确导航的重要误差源。这个误差源于加计组合中三个加计振动中心（有效的加速度测量点）的不重合。从几何角度对加计尺寸效应误差进行了建模。设计了三类基于精密三轴速率转台的加计尺寸标定方案,即匀角速度旋转、匀角加速度旋转和正弦角加速度旋转方案。以旋转过程中捷联惯导系统的速度输出作为量测,利用Kalman滤波器可以实现对加计尺寸系数的有效估计。利用分段定常系统可观性分析方法研究表明,三类旋转标定机动均能使系统状态完全可观测。仿真结果证明了三类标定方案的有效性,而以匀角速度旋转方案估计过程最平稳,以正弦角加速度旋转方案估计精度最高。     

大规模场景的百分比近邻软阴影绘制算法

针对传统软阴影绘制算法在面对大规模三维场景时绘制效率较低的问题,文章基于四叉树加速结构的阴影图构建,研究了邻域节点的搜索方法和遍历顺序的选择方法,提出了一种基于四叉树的百分比近邻软阴影算法。实验结果表明,与传统算法相比,该方法能够有效提高大规模三维场景的软阴影绘制效率,且性能稳定,可以渲染出高质量的软阴影效果。     

基于变分贝叶斯的星载雷达非线性滤波

星载雷达由于其探测范围广、距离远、全天候等优点,在预警防御系统中占有十分重要的地位。然而,由于观测平台的高速运动以及摄动干扰、传感器观测非线性等问题,使得星载雷达目标高精度跟踪带来严峻挑战。针对星载雷达非线性状态估计问题,采用一种基于变分贝叶斯的非线性滤波方法,该方法通过将非线性状态估计问题转化为优化问题,通过迭代优化获得了闭环解析解。此外,针对坐标变换中俯仰角量测缺失问题,提出了一种基于先验目标高度的俯仰角估计方法。通过数值仿真,验证了所提方法较传统非线性滤波方法,如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波,具有更好的估计精度。     

跟瞄激光雷达扫描图像的实时滤波算法

为实现跟瞄激光雷达的高精度实时跟瞄,对雷达三维信息实时滤波算法进行了研究。对方位信息,用卡尔曼滤波算法滤波,在保证实时性的同时获得了较好的滤波效果;对距离信息,用去边缘点3×3小窗口中值滤波算法,实现了对距离信息的准实时性滤波。研究表明:该信息处理滤波算法既有优良的滤波性能,又能保证实时性,可提高测角和测距精度,改善整机的实时跟踪性能。     

随机系统的后验椭球条件滤波方法

针对在随机系统中存在着不确知的控制输入,且系统的状态以及随机干扰的分布和参数未知情况下,基于后验椭球逼近的原理,提出了随机系统的后验椭球条件滤波方法,以保证所求解的椭球序列是包含着系统状态估值域的最小椭球序列.该方法是当先验统计信息不足时,尤其当系统状态及随机干扰的分布形式未知时,是解决随机系统状态估计的有效途径之一.