含无序量测的多传感器目标跟踪滤波算法

由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。     

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。     

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。     

推进剂利用系统连续液位测量滤波算法研究

针对我国低温推进剂利用系统中连续液位测量中的错节问题,提出了一种基于流量的液位测量滤波算法。介绍了该算法的基本原理,对算法进行了数学建模与数字仿真。通过对仿真结果的分析证实了该算法可以有效解决火箭飞行过程中由于液位晃动造成的测量误差问题,具有一定的工程应用价值。     

基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究

针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。     

基于Kalman滤波的载波跟踪环路设计

基于Kalman滤波方法提出了一种新的高动态载波跟踪环路的设计方案,用以解决高动态、弱信号条件下对载波跟踪造成的困难。文中给出了整个环路的设计方案,并详细讨论了环路中各个模块的参数传递过程。最后同FLL辅助PLL的跟踪环路进行了对比,仿真结果显示该环路在高动态状态下能够极大的改善跟踪性能。     

线性调频波的转发干扰对消分析

提出了一种线性调频波的转发干扰对消方法,该方法利用匹配滤波输出存在时延与频移上的强烈耦合,通过调整对消波的相位和频移,使其匹配滤波输出与原回波输出基本满足时间重合、幅值相近、相位相反的对消关系,减小回波总输出幅值,即可有效降低其被检测概率;推导了只进行调相转发的对消输出公式和同时进行调频调相转发的对消输出公式,分析了其理论输出特性,并分别对其进行了仿真验证.仿真结果表明,对消波若只进行相位调制,其对消效果与转发时延和信号带宽之积相关,此值越小则对消效果越好,但对相位调制和幅度控制的精度要求也越高;对消波若同时进行相位和频率调制,其对消效果由转发时延与信号脉宽之商直接决定,此值越小则对消效果越好,带宽不影响对消效果,但带宽越大则对消效果对频率调制精度要求越高.      

基于插值DFT的弹体弹性自适应陷波方法

针对现代导弹弹性频率低、频率不确定范围大,传统陷波方法会造成严重相位滞后的问题,提出一种基于插值离散傅立叶变换（IpDFT）的自适应陷波方法。该方法利用修正Jacobsen方法辨识、跟踪测量信号中弹性模态的频率,并调整陷波器的中心频率来实现自适应陷波。该估计器频率辨识精度接近克拉美罗下界（CRLB）,弹性幅值变化对辨识精度的影响很小。仿真对比表明,该方法灵敏度高、辨识快、相位延迟小、弹性抑制效果好。与固定参数陷波器相比,相位滞后从29.4°减小到11.86°;与一类用自适应陷波器频率辨识方法相比,辨识时间从2s减少到0.25s,弹性振动幅值峰值为其10%。     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。