一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

大方位失准角下基于多捷联解算的快速对准方法

传统线性误差模型无法直接应用于大方位失准角的情况,而达到小角度误差的粗对准往往需要较长时间,不可避免地延长了对准时间.针对以上问题,提出了一种基于方位角区间划分的多模型并行处理对准算法.给出了方位角区间划分的方法,各区间以其中心值为初始方位角独立运行捷联解算算法和卡尔曼滤波算法,并分两种滤波校正方式给出了最优导航结果的选取方法.数字仿真结果和转台摇摆试验验证了算法的有效性.     

基于非线性技术的AUV组合导航新方法

针对小型AUV对低成本、微小型、高性能导航系统的需求,提出了一种基于MEMS技术的IMU/DVL组合导航新方法.分析了低成本惯性导航系统的特点和误差模型,为有效提高系统的导航精度引入多酱勒测速仪与微机械惯性测量单元相组合,并采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法设计组合导航系统的滤波器.仿真结果表明,基于UKF滤波的MEMS...     

基于距离量测的主从式AUV协同定位方法

多AUV(Autonomous Underwater Vehicles)协同定位是多AUV协作系统研究的关键问题.通常在主从式协同定位中,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,主从AUV均装备水声通信装置.为了改善从AUV的导航定位精度,提出了利用主从AUV水声通信时间延迟测量二者之间的相对距...     

GPS动态定位中整周模糊度的快速解算

在导航中快速和高精度GPS定位需要解算差分载波相位的整周模糊度值.目前整周模糊度的求解方法,丢失了对提高未知参数估值精度很有用的历元信息,并且在去相关过程中必须使方差阵为正定阵,不仅解算难度大,还可能出现病态分解,使得去相关失败.提出了一种GPS整周模糊度的快速解算方法,首先利用卡尔曼算法求解整周模糊度的浮点解;其次确定搜索空间,对协方差阵进行Cholesky分解,削弱其相关性;最后用ratio检验得出最终解.通过理论推导和基于实测数据的仿真分析表明,卡尔曼算法有效地利用多历元信息提高了浮点解的精度,并且在去相关过程中解决了方差阵必须为正定阵的问题,避免出现病态分解,使得搜索空间得到明显的改善,提高了效率,具有实际的应用价值.     

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.     

单个非顺序量测的异步航迹融合算法

针对雷达航迹中存在的非顺序量测问题,在标准卡尔曼滤波的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了用于解决单个非顺序量测一步滞后和多步滞后问题的异步航迹融合算法.通过在原A1算法和Al1算法的基础上融入平滑算法,提出了改进的A1算法和Al1算法,并进行仿真试验.仿真结果表明,改进后的算法能更准确有效的进行目标跟踪.     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

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.