自适应广义卡尔曼滤波器在反辐射导弹中的应用

抗目标辐射源关机的能力是反辐射导弹的关键战术技术性能之一，采用增广状态的广义卡尔曼滤波（EKF）与Sage－Husa自适应滤波相结合的方法，解决了在被动雷达导引头测量存在常值偏差和随机噪声，且随机噪声方差未知情况下所测角度的滤波问题，从而在目标辐射源关机时刻较精确地建立起目标视线在惯导坐标系中的方位坐标（简称惯性基准），进而利用速度追踪法导引导弹攻击目标。给出了以某型导弹为背景的全空间弹道数学仿真结果。     

一种数字式动目标跟踪技术

介绍一种在某型号雷达中成功应用的全数字式动目标跟踪系统。和差三路Ｉ和Ｑ正交信号经模数（Ａ／Ｄ）转换后在数字信号处理器中进行动目标显示（ＭＴＩ）滤波、距离跟踪，同时提取角误差信号作为天线角伺服系统的输入，以实现对目标的角度跟踪。该跟踪系统可以有效地抑制对中低空目标回波影响较大的地杂波及海杂波等干扰信号，从而极大地改善了跟踪雷达的中低空性能。     

Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究

Kalman滤波方法是理论成熟和工程应用广泛的估计方法。但在工程实际中，因原始数据质量和各种初始条件的变化，Kalman滤波经常出现不收敛的现象，尽管理论上有许多克服滤波发散的机制，但工程应用效果并不明显。本文从数据残差入手，提出了改进增益矩阵的滤波方法。经仿真计算证明，该方法有效的解决了滤波发散问题，并极大的提高了估计精度。     

区间卡尔曼滤波算法在高动态导航的研究

针对卡尔曼滤波算法中动力学系统模型以及噪声模型不能精确已知,导致卡尔曼滤波算法在实际中不能实现最优估计。首先分析了传统卡尔曼滤波算法中各种误差源的影响,以及区间矩阵运算的影响,经分析得到,区间运算可以保证集合映射的完全性,但不能体现最优化。通过分析,本文提出了一种新型的区间卡尔曼滤波,将各种误差源归约到先验估计值区间和后验估计值区间中,然后将区间交集运算应用于卡尔曼滤波算法。这种新算法运算量与传统卡尔曼滤波算法相当。通过仿真实验证实,该算法在含时变噪声的高动态导航定位中比传统卡尔曼滤波效果提高2dB。     

复杂电磁环境下组网雷达对隐身目标的跟踪研究

在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

车辆导航系统中超前滞后校正方法

分析了车辆导航系统中超前滞后产生的原因,提出了利用地图匹配MM(Map Matching)进行GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统超前滞后校正的方法.该方法是将超前滞后误差归结为GPS误差,先利用GPS沿道路垂直方向上误差的可观测性进行GPS误差校正,再将校正的GPS信息与DRS信息进行卡尔曼滤波,从而减少组合导航系统超前滞后误差.仿真结果表明上述方法是行之有效的.