Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究

静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算，结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。     

自适应数字波束形成的格式滤波算法

从矢量空间分析的角度，分析了格式滤波算法在自适应波束形成中的应用，以空间正交化原理为基础，得到了一种新的递推型格式滤波算法，使格式滤波器的阶次降为原来的一半，从而较少地减少了算法的运算量以及简化了硬件结构。     

GPS/INS 组合导航系统降阶滤波器设计

本文研究了某型号飞机上ＧＰＳ／平台惯性组合导航系统中降阶卡尔曼滤波的设计方法。文中提出了一种降阶滤波器结构，并讨论了模型误差的伪随机噪声补偿方法。采用蒙特——卡洛分析法对降阶滤波器的实际误差进行了数字仿真，结果表明：本文提出的这种降阶滤波器能保证组合系统的导航精度，是一种具有实际使用价值的滤波器     

多模自适应目标图像跟踪

本文建立了图像序列中含加性和乘性两种噪声模型影响下的目标偏移值测量模型。并针对目标机动性，采用多模虑波器和两段卡尔曼虑波器对目标状态进行估值，有效抑制了各种噪声影响，又消除了显式的目标机动性检测，且有较高的实时性和较少的存储量等优点。     

一种降低数字式FM/FM解调系统分路滤波器阶数的方法

FM/ FM遥测体制有着广泛的应用 ,研究数字式 FM/ FM解调系统具有重要意义。分路滤波器 (通常是带通滤波器 )是解调系统的重要组成部分 ,有限冲激响应 (FIR)数字滤波器具有平坦的通带幅度响应和线性相位特性 ,是数字式解调系统的最佳选择。但是 ,符合 IRIG标准的分路滤波器通常是窄带滤波器 ,需要很高的阶数 ,这给系统的实现带来了很大的困难。文中根据变采样率多级实现 FIR滤波器的原理和带通信号采样定理 ,并结合 FM/ FM系统 IRIG标准中各路信号的频谱特性提出了先按频谱分割进行预滤波 ,再降低采样率滤波的方法 ,有效地降低了 FM/ FM系统分路滤波器的阶数。     

基于光纤F-P可调谐滤波器的有害气体检测方法

光谱分析法在气体成分监测领域有着广泛的应用,实现小型紧凑高分辨率的光谱测量装置是热门的研究课题。文章创造性的提出了基于光纤法布里-帕罗（F—P）的可调谐滤波器提高吸收光谱分辨率,为构建紧凑高分辨率的光谱仪提供了一种新的方案。基于光纤F-P的可调谐滤波器成功实现了微型光栅光谱仪（分辨率约1nm）对甲烷吸收光谱的测量,对比无光纤F—P可调谐滤波器直接测量的结果,该方法测得的吸收光谱强度至少提高了一个数量级。此研究成果可用于紧凑高分辨率的星载气体检测仪的研制。     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。     

空间环境探测卫星用磁强计误差分析及在线标定

用于探测日地空间磁环境的磁强计多数安装在伸杆的末端,长期受太阳辐射等空间环境干扰力矩以及机动等影响,磁强计安装矩阵随时间发生较大的变化,从而导致卫星定姿精度下降。为此,在分析空间环境干扰力矩和磁强计定姿误差特性的基础上,建立了19维高精度的磁强计误差模型,结合卫星的运动学和姿态动力学特性,采用EKF滤波方法对安装矩阵进行实时估计与修正补偿,并利用该磁强计模型实现卫星的姿态确定,最后利用实验进行验证。实验结果表明,该方法能够在满足星载计算机的计算量要求的同时,在线估计安装矩阵误差,显著提高了磁强计的误差估计精度与定姿精度。