GPS/惯性组合方式讨论与导航精度分析

 本文讨论GPS/惯性组合两种方式的优缺点。并以GPS伪距和伪距率与惯导组合为例,按GPS测量误差的不同,以及使用差分机等情况,仿真计算了机载使用的组合导航性能,进行了详细的精度分析。结果表明,这种组合的导航精度比GPS和惯导各自的导航精度高。在采用差分GPS机与惯导组合后,位置误差将进一步减少,使组合导航具有开辟例如飞机进场着陆等新的使用领域的可能性。     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

机载导弹捷联惯导系统快速传递对准方法研究

针对速度、位置匹配方法的局限性，推导了捷联惯导速度加姿态角匹配传递对准模型，进行了机翼的挠性分析；设计了以滚动机动为主的WingRock和PopUp两种机动方式，并进行了速度加姿态角匹配对准仿真。仿真结果表明：采用所述方法，可将传递对准过程由几分钟降低到几秒钟，以毫弧度量级的精度进行对准。     

飞机技术出版物模块化构型管理中的有效性研究

在飞机技术出版物模块化构型管理中,首先要控制技术出版物构型和数据模块的有效性,再根据有效性进行数据过滤,生成客户化的技术出版物内容,以简化技术出版物数据的组织与管理.     

自适应空间机动目标跟踪算法

在空间目标跟踪问题中,目标机动导致的模型不匹配问题会导致滤波算法出现滞后现象。为了对空间机动目标进行快速跟踪,在平方根容积卡尔曼滤波〖（Square rootCubatureKalmanFilter,SCKF）的基础上,引入强跟踪滤波（StrongTrackingFilter,STF）的思想,推导得到了次优渐消因子在SCKF中的等价描述。并通过建立以矩匹配方法为基础的自适应机制,设计了兼顾滤波精确性和鲁棒性的自适应强跟踪平方根容积卡尔曼滤波（AdaptiveStrongTrackingSquare rootCubatureKalmanFilter,AST SCKF）算法。仿真结果表明,在目标机动前,AST-SCKF算法和SCKF算法的位置收敛精度相差不足1%;在目标机动后,AST-SCKF算法的位置和速度的收敛精度相对SCKF算法分别提高了95.19%和30.50%,同时,其收敛速度相对SCKF算法分别提高了57.20%和24.68%。     

基于URTS平滑建议分布函数的PF算法设计及应用

为改善基于Unscented Kalman滤波建议分布函数的粒子滤波状态估计的性能,将Unscented Kalman滤波与RTS（Rauch-Tung-Striebel）固定区间平滑算法融合,产生了一种新的建议分布函数--Unscented RTS平滑建议分布函数。该函数首先实施Unscented Kalman滤波,之后对此滤波结果进行RTS固定区间平滑,以此产生预测样本。以此新建议分布函数得到的预测粒子的精度较通常的以Unscented Kalman滤波方法作为建议分布函数时得到的预测粒子的精度将大为提高,进而提高相应的粒子滤波算法--PF URTS的状态估计精度。新算法的可行性和有效性在GPS/DR组合导航数据处理中得到了应用验证。     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

软硬件协同仿真在图像滤波器演化设计中的应用

针对传统图像滤波器设计方法存在的局限性,将演化硬件引入图像滤波器设计中,提出软硬件协同仿真的演化思想,并设计了基于System Generator的图像滤波器演化系统。通过图像滤波器演化实验验证了演化系统的有效性,实验结果及分析表明,最优演化滤波器在性能和实现代价方面均优于传统滤波器。与现有的图像滤波器演化方法相比,软硬件协同仿真的演化方法具有实现简单、运算能力强、功能灵活等优点。该系统的演化算法可综合成硬件,为后续实现在线自适应滤波奠定了基础。     

抑制UKF发散的改进算法在卫星轨道确定中的应用

为避免实际应用中一般无迹Kalman滤波（UKF）算法的不稳定性,基于对传统线性Kalman框架的UKF算法造成滤波发散现象的阐述,讨论了无迹转换（uT）的基本原理开口UKF算法,并给出了造成滤波发散的原因,提出了两种抑制滤波发散的改进UKF算法。仿真分析了某星载GPS低轨卫星轨道发散的主因,结果表明改进算法有效。     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。