平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求，而多传感器数据更新率不同步的问题，建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制，研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题；提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法，该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量，通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献，有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证，结果表明，提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法，能有效提高导弹的制导的解算精度。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

基于阵列天线的归一化变步长抗干扰算法研究

针对阵列天线的自适应抗干扰方法,研究了线性约束最小方差(LCMV)算法,并对其收敛性进行分析,提出归一化变步长线性约束最小方差(LCMV)算法。该方法解决了定步长自适应算法收敛速度和稳态误差不能同时满足的难题,避免了协方差矩阵求逆运算,减小了运算量,便于工程实现。通过仿真和实验表明,该算法收敛速度快,能在干扰方向上形成很深零陷,干扰抑制效果好。     

用于消除缓变伪距偏差的抗差扩展卡尔曼滤波方法

针对卫星导航系统中伪距观测量存在缓变伪距偏差,导致定位精度下降的问题,提出了一种基于滑动积累的抗差扩展卡尔曼滤波方法。该方法在抗差扩展卡尔曼滤波算法的基础上,通过滑动窗口内多个历元残差矢量的累积,增大标准化残差矢量的伪距偏差,来提高对缓变伪距偏差故障的抗差能力。仿真表明,该方法能有效消除或者减弱微小伪距偏差和缓慢增长伪距偏差造成的位置误差,与传统抗差扩展卡尔曼滤波算法比较,定位精度得到明显改善。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

联邦滤波器的SINS/GNS/DVS水下组合导航

针对现有的水下导航系统不能全面满足AUV导航的需要,为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程的隐蔽性,可靠性及精度,提出了一种基于联邦滤波器的惯性导航系统、地磁导航、多普勒速度声纳的组合导航方案,并采用简化自适应卡尔曼算法对水下航行器组合导航系统进行误差估计,解决了传统卡尔曼滤波容易发散的问题.仿真结果表明,在SINS/GNS/DVS组合导航中采用该算法,提高了定位精度,保证了滤波的快速性,验证了该算法的可行性和正确性.     

对运动目标多站时差定位和被动跟踪方法

针对对运动目标的被动定位跟踪问题,建立了对运动辐射源多站时差定位及被动跟踪的数学模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的被动跟踪算法。首先,对运动目标建立了二阶常速运动模型,利用实时的时差定位结果和误差协方差矩阵作为扩展卡尔曼滤波的初始值和初始协方差进行被动跟踪;然后,进行了对运动目标定位跟踪的场景仿真,结果表明:扩展卡尔曼滤波实现了对时差定位实时结果平滑作用,使用该方法定位精度大大提高,目标轨迹更明显;最后,通过工程试验验证了该算法的有效性。     

基于自适应卡尔曼滤波的联合RSS/TOA/INS无人机定位算法

针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。     

应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

BDS导航信号抗电离层闪烁载波跟踪的自适应卡尔曼滤波算法

电离层闪烁会引起导航信号幅度和相位的快速衰落,严重影响跟踪环路的精度和稳健性,而相比频率跟踪和伪码跟踪,载波跟踪环路更易受电离层闪烁的影响而失锁。因此,提出一种基于相位锁定指示自适应扩展卡尔曼滤波的北斗导航信号抗电离层闪烁载波跟踪算法,其以同相与正交支路的积分结果估计相位锁定指示值,并采用该指示作为控制参数对不同闪烁场景下扩展卡尔曼滤波的观测向量进行自适应调整,这不仅能够提高跟踪环路的精度和稳健性,而且能够降低扩展卡尔曼滤波发散的概率。实验结果验证了相关分析和所提跟踪算法的有效性。     

基于外辐射源的AIEKF定位算法

为了提高扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法对目标状态估计的精度,降低迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法的运算复杂度,在单发单收的外辐射源定位体制下,利用方向角(DOA)和多普勒频移(Doppler)信息,提出了一种自适应迭代扩展卡尔曼滤波(AIEKF)定位算法,实现了对空中运动目标位置和速度的估计。仿真实验结果表明,相比于EKF算法,AIEKF算法收敛速度更快、定位精度更高。     

基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波

针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度.     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

基于SRUKF仅测角导航的空间交会闭环控制协方差分析

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filter) 的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。经算例验证,本文提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好吻合;该方法适用于采用传统Extended Kalman Filter (EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大了24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky 因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型要比基于EKF的协方差分析模型在计算速度上快了10%。     

一种模糊自适应INS/GPS组合导航方法

提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波新算法,即基于滤波数据残差构造一种模糊算法,以自适应控制卡尔曼滤波器的增益系数。从而可以消除异常的测量数据带来的影响,使滤波器的残差始终保持零均值,且使估计误差的协方差阵收敛,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真结果表明,该算法具有比常规卡尔曼滤波算法更高的导航精度。