导航星座自主导航的时间同步技术

导航星座自主导航能够有效地减少地面测控站的布设数量,减少地面站至卫星的信息注入次数,降低系统维持费用,实时监测导航信息的完好性,增强系统的生存能力。卫星时间同步是实现导航星座自主导航的关键技术之一,而星载原子时钟的频率稳定性能直接影响着卫星时间同步精度。本文基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程。从而,可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明:通过滤波处理星间双向测距数据,不断地更新卫星时钟参数,能够实现星座卫星自主高精度时间同步。     

RJMCMC粒子滤波方法在月球探测器自主天文导航中的应用

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化等问题,提出了一种将RJMCMC(可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗)算法应用于月球探测器自主天文导航粒子滤波器中的新方法.计算机仿真结果显示了该方法在加快收敛速度、提高导航定位精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.     

基于改进的自适应平方根容积卡尔曼滤波相对导航算法

针对无人机编队飞行时由于目标建模的不确定性导致相对导航滤波算法精度降低甚至出现滤波发散的问题,提出了一种自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。首先,建立了无人机双机编队时的相对导航模型。然后,基于新息的自适应修正准则,对滤波状态预测量进行修正,进行了基于自适应修正的平方根容积卡尔曼滤波相对导航算法设计。最后,开展了仿真计算与结果分析。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波精度和稳定性,且当目标运动状态与模型不匹配时,该算法与平方根容积卡尔曼滤波算法相比有更好的滤波性能。     

基于混合系统粒子滤波和二元估计的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。     

最大相关熵准则自适应滤波器的分数阶长算法

对自适应滤波器最佳阶长的准确估计可以有效平衡自适应算法的稳态性能与计算复杂度,而基于最小均方差(MMSE)准则的变阶长最小均方(LMS)算法在非高斯噪声环境下的收敛性能变差。针对这一问题,提出一种最大相关熵准则(MCC)自适应滤波器的分数阶长(FT)算法——FT-MCC算法。该算法从MCC自适应滤波器最佳阶长的定义出发,利用不同阶长滤波器产生的相关熵之差实现阶长更新。理论分析和实验表明:相比现有变阶长最小均方算法,FT-MCC算法在非高斯噪声环境中具有较强的鲁棒性;通过恰当的参数选择,算法可较好地实现对最佳阶长的跟踪和估计。      

基于模型混合的多分辨率多模型跟踪算法

在原有的多分辨率多模型算法的基础上引入了滤波器混合的方法,提出了一种新的机动目标跟踪算法.原多分辨率算法在多分辨率框架下应用硬切换多模型算法,改善了多模型算法在非机动段的跟踪性能,但是保留了硬切换算法的固有缺点.交互式多模型算法由于采用模型混合,避免了硬切换算法存在的问题,但是非机动段的跟踪性能不如多分辨率多模型算法.所提出的新算法综合了两者的优点,不仅解决了多分辨率多模型算法中存在的问题,而且其综合滤波性能优于交互式多模型算法.      

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。     

分析与定量测定红外背景干扰的一种方法

为探索红外干扰的定量测定方法以及确定参数对红外背景干扰值大小的影响,分析了大量红外背景图像数据,并以象元电平为单位,对红外背景图像内的干扰噪声进行了计算。经过空间滤波处理和非滤波两种情况计算了图像的光谱密度,获得了关于红外背景图像的空间频率构成的信息,把计算出来的干扰值输入数据库取出多组数据绘图,确定了参数量对干扰电平的影响。     

INS/SMNS组合导航信息融合算法

为了解决INS/SMNS(Inertial Navigation System /Scene Matching Navigation System)组合导航系统信息融合时涉及到的时间对准、多速率滤波、不等间隔以及量测滞后等问题,根据INS/SMNS组合导航主要应用于末制导段以及Kalman滤波与观测值的关系,提出了采用外推法进行时间对准、变周期离散化进行不等间隔多速率滤波、使用计算机软件消除量测滞后的解决方案.对比分析了常规Kalman滤波、消除量测滞后Kalman滤波以及方案的滤波精度.仿真结果表明设计的方案具有较高的滤波精度.