自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法

提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

粒子滤波在雷达方位配准中的应用

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统误差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素,尤其是正北方位误差.针对现有非线性滤波算法收敛性及鲁棒性较差的问题,将粒子滤波算法应用于雷达方位配准.通过与传统的扩展卡尔曼滤波方法仿真比较,结果表明采用粒子滤波的方法解决非线性雷达方位配准模型行之有效,能有效地克服扩展卡尔曼滤波方法中很容易出现的滤波发散问题,且粒子滤波比扩展卡尔曼滤波的估计精度要高.     

SINS/GPS 组合导航系统的修正自适应滤波方法

模型误差和噪声是导致SINS/GPS组合导航计算发散的主要原因.提出了一种适用SINS/GPS组合导航计算的残差监控加权修正自适应卡尔曼滤波方法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高了滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性,显著改善了组合导航系统的定位精度.通过SINS/GPS组合导航系统仿真,验证了方法的可行性.     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

GPS/INS全组合制导火箭弹姿态仿真研究

建立了状态变量为15维的组合系统动态方程,对运用GPS姿态测量系统的GPS/INS组合导航系统进行了分析,得出了增加不同种类的外部导航信息观测量将有效提高惯导系统误差修正能力的结论.应用卡尔曼滤波方法对GPS姿态测量系统信息对惯性导航系统的误差修正能力进行了仿真.仿真结果表明,GPS姿态信息的引入可以大大提高制导火箭弹的航向测量精度,能较好地改善INS的导航性能.     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

针对高空探测火箭的实时高精度定位算法

随着高空探测火箭探测高度的提升,GPS导航系统无法满足其在3 000 km以上的定位需求,且通常应用于卫星精密定轨的传统统计定轨理论也难以实现。从高空探测火箭快速实时定位解算需求出发,针对地基导航、箭上自主解算实时定位方式,结合导航系统误差模型和轨道动力学特性,提出了一种实时高精度定位解算的方法。采用试验数据和误差辨识,完善地基导航系统误差模型,建立动力学卡尔曼滤波算法方程对定位数据进行滤波,实现快速实时高精度定轨。该方法省去了轨道积分过程,提高定位精度和解算效率。     

基于自适应滤波的GPS/INS数据融合算法

研究了高动态环境下的GPS/INS组合导航系统,重点讨论了基于伪距、伪距率的GPS/INS数据融合算法.借助于载体的运动模型、GPS系统和INS系统的定位误差模型,建立了组合导航系统的状态方程和量测方程,利用自适应Kalman滤波算法实现了GPS/INS系统的伪距、伪距率融合.最后,利用实测数据对数据融合算法进行了仿真,结果显示该数据融合算法能够增强组合导航系统的精度、可靠性和完备性.     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。     

卡尔曼滤波发散性的统计识别及自适应滤波技术

前言应用卡尔曼滤波方法对飞行器实行跟踪、予报或导航等问题中,在动力学模型或滤波中的统计特性存在误差的埸合下,容易发生滤波的发散现象。例如,在发射弹道式导弹的过程中,如果在制导段发生了故障,轨道发生了变异,那末当应用卡尔曼滤波方法进行实时跟踪时,如果不及时采取措施,则滤波过程将会发生发散现象。这时所获得的轨道参数以及曲此予测某一时刻的导弹的位置、速度等都是不可信赖的。对于发散的卡     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于优选RFID观测值的GPS/RFID组合定位方法

在典型的城市环境中,单一GPS定位模式已很难满足连续定位的要求,采用GPS和其他非LOS(Line of Sight,视线矢量)定位方法(如RFID定位方法)进行组合可实现弱信号或无导航信号环境下的定位.针对GPS/RFID组合定位系统中全选RFID观测值所带来的较高的计算复杂度的问题,提出了一种在加权观测值条件下使组合定位误差最小的RFID观测值优选方法.实测实验结果表明,采用这种优选RFID观测值的GPS/RFID组合定位系统可改善在GPS信号受遮挡条件下的GDOP值,有效提高单一卫星导航定位系统的定位可用性和定位精度,并大大降低了系统的计算复杂度.