应用于MEMS_SINS/GPS组合导航系统的H_∞容错滤波算法

针对基于微机电系统(MEMS,micro electro mechanical system)的捷联惯性导航系统(SINS,strapdown inertial navigation system)与全球定位系统(GPS,global positioning system)组成的组合导航系统中存在不确定干扰并且GPS量测输出中经常含有故障信号的情况,提出一种H∞容错滤波算法,能够对不确定噪声干扰具有鲁棒性,并且能够在检测到故障信号后进行容错计算,使滤波精度始终保持在要求的范围内.基于H∞滤波器,在状态估计方程中加入加权因子,使滤波器具有容错的功能,并且适用于组合导航中量测分量的数量级相差很大的情况.仿真试验结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在故障存在期间仍能正常工作.     

基于样条拟合和双向滤波的助推段弹道估计

三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题.通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少.因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道估计策略：首先将双星观测数据利用无迹变换转换为等效位置观测;然后利用三次B样条拟合弹道;最后基于一种自适应卡尔曼滤波器,采用双向滤波策略改善样条拟合的端点估计精度.仿真结果表明：组合方法使样条拟合的端点估计误差减少40％,同时使估计弹道更平滑.此结果满足实时性要求.     

单站无源定位中角度变化率的测量方法研究

讨论了单站无源定位中角度变化率测量的问题.首先简要介绍了差分法、最小二乘拟合法和卡尔曼滤波法的测量原理,其次为了解决滤波模型非线性的影响,提出了一种并行分段处理的卡尔曼滤波方法,最后从数字滤波的角度,通过设计相应的低通滤波器对估计获得的角度变化率数据流进行处理,进一步提高了角度变化率的测量精度.仿真实验对比分析了所述几...     

Gevers—Wouters算法在动态数据建模中的应用研究

现代时间序列分析方法是解决最优滤波问题的不同于Winner滤波和Kal man滤波的方法,其基本分析方法是AR MA新息模型。而构造ARMA新息模型可归结为求MA参数。本文主要研究了直接运用Gevers-Wouters算法确定观测信号模型参数的方法,使得在进行数据建模和构造ARMA新息模型时,可统一运用Gevers-Wouters算法。运用此方法对校准某型机载雷达的实测数据进行处理,结果显示出快速收敛性。     

网络防火墙技术

介绍防火墙的概念及作用，阐述防火墙的分类和各自的特点，以及防火墙设计中应注意的几个问题。     

脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法

针对非高斯 α 稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。     

SINS基于非线性量测的大失准角初始对准算法

针对陆用捷联惯导系统(SINS)大失准角初始对准问题,提出一种基于二阶非线性量测的二阶泰勒级数展开的初始对准算法。首先,将大失准角非线性对准问题,转化为具有线性系统方程和二阶非线性量测方程的滤波问题。然后,设计基于二阶非线性量测方程的二阶泰勒级数展开的滤波算法,可以在任意姿态和无初值条件下进行初始对准和参数估计。最后进行车载对准试验,结果表明,新算法可以在300s内完成实现大失准角初始对准,对准精度与传统分段对准算法相当。     

一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises（GVM）多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。     

极地科考小型无人飞行器

针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用.     

基于LMI的鲁棒滤波在无人机飞控系统中的应用

针对无人机在实际飞行过程中存在外界干扰以及传感器量测噪声的问题,应用线性矩阵不等式理论对无人机飞控系统进行了降阶鲁棒滤波器设计.讨论了适用于连续系统的降阶鲁棒滤波算法以及滤波器存在的条件.最后,进行了无人机纵向高度保持阶段的数字仿真,给出迎角与俯仰角速度的仿真曲线,仿真结果验证了该算法的合理性和有效性.