A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile

For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree...     

基于联邦自适应滤波的分布式传递对准方法CSCD

为解决复杂飞行环境下由于机翼的挠曲变形等因素导致分布式传递对准的精度下降和稳定性差的问题,提出了一种基于27维状态变量传递对准模型的新型联邦自适应滤波算法。首先,子滤波器采用基于R和P自适应更新的卡尔曼滤波算法并结合27维传递对准模型进行单点传递对准。然后,主滤波器采用基于误差协方差矩阵的原则,对多个子滤波器的冗余信息和信息权重进行信息融合以及自适应分配。基于实际飞行数据的半物理仿真实验表明:该方法在一定程度上提高了分布式传递对准的稳定性和精度,姿态估计稳定性得到明显提高,动态杆臂以及航向角估计精度分别提高了61.54%和42.35%。     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用

提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性，只需计算加权标量，避免了加权矩阵的计算，明显减小了计算负担，便于实时应用。基于该融合算法，对被多个传感器观测的离散线性随机系统，给出了具有容错性的多传感器标量加权最优信息融合分布式Kalman多步预报器。它具有两层融合结构，其中第一融合层具有网状并行结构，用来获得每时刻每两个无故障传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵；第二融合层用来确定最优标量加权系数，进而获得标量加权最优融合Kalman多步预报器。将其应用于雷达跟踪系统验证了其有效性。     

一种快速精确的惯导系统多位置初始对准方法研究

传播的多位置初始对准方法虽然使惯导系数静基座初始对准的精度得到明显提高，但是用卡尔曼滤波器对其状态变量进行估计时，方位失准角收敛很慢。本文通过对惯导系统误差模型的合理简化，提出了一种快速精确的多位置估计方位失准角的方法，直接利用水平失准角快速收敛的特性估计方位失准角，从而提高了整个惯导系统静基座对准的精度和速度，计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

朔月期间基于SEMOI的卫星自主导航方法研究

为解决朔月期的卫星自主导航,提出了一种利用日地月光学信息(SEMOI)的实现方法。利用朔月期卫星-太阳方向矢量与卫星-地球方向矢量间夹角,由迭代最小二乘法估计历元时刻的卫星定位数据,并以轨道预报方式实现卫星自主导航。给出了计算流程。仿真结果表明,该法的定位精度可满足民用卫星的导航要求。最后讨论了采样周期和敏感器精度等因素对定位精度的影响。     

EKF和UKF在INS/GPS组合导航中的应用分析

扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Un-scented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵。将EKF和UKF分别应用到INS/GPS系统的滤波中,仿真结果表明UKF比EKF更适合于在INS/GPS系统中使用。     

一种基于磁强计的卫星自主导航方法研究

以地磁场强度矢量的模为观测量,将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于近地卫星的磁测自主导航。给出了包括采样点生成、时间更新和量测更新的滤波模型,以及卫星瞬时轨道根数的计算公式。仿真结果表明,UKF滤波方法优于扩展卡尔曼滤波(EKF),精度更高。     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。