多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

基于信息融合和扩维Kalman滤波技术的系统误差估计算法研究

针对采用复合制导体制的面空导弹武器系统,目标支路和导弹支路分开后,引起中末制导交班误差增大,必须进行相对系统误差补偿,探讨了相对系统误差的估计技术.基于信息融合和扩维Kalman滤波技术,建立了估计模型和算法,通过2种不同情景的仿真,验证了模型和算法的正确有效性.     

基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值.     

评估航空重力系统误差及向下延拓的逆泊松半参数方法

常用航空重力系统误差事后处理方法需外部重力数据,但很多地区无外部重力数据。研究发现,半参数模型可在无外部数据时估计系统误差。先用自然样条函数为系统误差建模,后用补偿最小二乘法和光滑参数求解,最后用广义交叉核实法(不需要先验信息)选取光滑参数。将半参数模型用于向下延拓逆泊松积分,建立逆泊松半参数混合模型,既可无外部重力时估计系统误差,又可向下延拓。实验结果表明:无外部重力时逆泊松积分和最小二乘配置法受系统误差影响最大,向下延拓精度最差;正则化算法可减弱系统误差影响,向下延拓精度较好;逆泊松半参数混合模型可估计系统误差,向下延拓精度最好。     

基于正则化的多平台多传感器导航定位和探测偏差估计

针对影响舰载雷达探测误差主要为平台导航定位误差和传感器自身探测误差,对这两类误差的影响因素进行了分析,首次综合考虑这两种系统误差,提出了一种基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法,利用不同舰艇上传感器对公共目标探测的迭合条件,建立系统误差观测方程,利用LS对两种系统误差同时进行了估计,并在偏差估计中采用正则化估计方法,提高估计结果的稳定性,最后进行了仿真验证,仿真效果验证了算法的有效性,具有较高的工程应用价值。     

基于Mean-Shift的传感器动态偏差估计方法

针对系统误差变化规律未知时的传感器探测系统偏差估计问题,提出了一种改进的基于Mean-Shift(均值偏移)的传感器动态偏差估计算法.该算法利用Mean-Shift方法对不同样本点对估计结果贡献不同的特点,根据样本点偏离均值的偏移量以及偏移时间构建权系数.仿真结果表明,该方法在系统误差变化规律未知的情况下,可有效估计多...     

基于SRUKF的3D雷达与2D雷达的误差配准方法

系统误差配准技术是雷达组网数据处理系统中必不可少的基础和关键技术,其目的是准确估计及消除组网雷达的系统误差。采用ECEF坐标系作为公共参考坐标系,推导了使用3D雷达配准2D雷达的3种方法,并采用均方根不敏卡尔曼滤波(SRUKF)对组网雷达系统误差进行实时估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现3D雷达与2D雷达之间距离和方位角的系统误差配准。     

基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法

影响舰载雷达探测误差主要为平台导航定位误差和传感器自身探测误差,针对对这两类误差的影响因素进行了分析,首次综合考虑这两种系统误差,提出了一种基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法,利用不同舰艇上传感器对公共目标探测的迭合条件,建立系统误差观测方程,利用LS对两种系统误差同时进行了估计,并在偏差估计中采用正则化估计方法,提高估计结果的稳定性,最后进行了仿真验证,仿真效果验证了算法的有效性,具有较高的工程应用价值.     

基于平方根UKF的海上多平台误差配准方法

给出了多传感器数据对准的坐标变换模型,并分别构建了关于导航系统误差和传感器系统误差的测量方程和状态方程,然后设计了一种平方根UKF误差配准算法以对两种系统误差进行在线估计和补偿,完成海上多平台的误差配准。仿真实验验证了该算法的正确性和有效性。     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.