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。     

同时定位与制图辅助的GPS/DR组合导航

针对全球定位系统在信号失锁条件下与航位推算组合导航的系统误差快速累积问题,提出一种基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与制图的辅助的全球定位系统/航位推算组合导航方法。该方法利用同时定位与辅助实现运动平台在全球定位系统信号无效时连续稳定导航,抑制航位推算定位误差的累积,并利用全球定位系统定位结果校正同时定位与辅助制图误差,减小地图的不确定性。设计基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与辅助/全球定位系统组合滤波器,实现大尺度环境下同时定位与辅助/全球定位系统的实时解算。真实实验数据计算结果分析表明,相对于同时定位与辅助定位结果,同时定位与辅助的全球定位系统/航位推算组合导航可有效提高系统定位性能,使得制图精度提高10m。     

GPS/INS组合导航技术研究

随着GPS和INS技术的发展,组合导航系也逐渐成熟。采用卡尔曼滤波对GPS/INS组合导航系统进行仿真,并将仿真结果和INS仿真结果相比较得出,GPS/INS组合导航系统经过滤波的误差估计精度得到了显著提高,并比INS单一导航有明显优势。     

水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析

粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为...     

基于MEKF的航天器姿态确定算法

乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter, MEKF)方法被广泛应用于各种航天器姿态确定任务。针对任意参考坐标系,推导了姿态四元数的线性运动学方程和三分量姿态误差矢量的动力学模型,并分别设计了有陀螺和无陀螺两种姿态确定方案。系统研究了姿态敏感器常用的矢量观测模型,四元数观测模型以及欧拉角观测模型,设计了更具有一般性的MEKF滤波器,为航天任务中快速应用MEKF姿态确定算法提供理论参考和技术支撑。     

游移方位INS/GPS组合导航在极地地区的应用

针对极地地区复杂的导航环境,研究了一种游移方位INS/GPS组合导航系统,在详细推导游移方位惯性导航系统载体姿态误差的基础上,以位置、速度和姿态信息作为观测量,运用卡尔曼滤波算法进行仿真.结果表明,该组合导航系统满足极地地区的导航需求,引入姿态信息作为观测量,可有效增加对惯性导航的修正能力,提高系统的导航参数估计精度和速度.     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

基于MVEKF的单站无源定位跟踪方法研究

单站无源定位是电子战中的一项重要技术。采用基于到达方向(DOA)和到达时间差(TOA)测量信息,可以实现固定观测站对运动辐射源的无源定位和跟踪。讨论了扩展卡尔曼滤波(EKF)及其改进形式修正协方差的扩展卡尔曼滤波(MVEKF)2种算法的原理,指出了应用场合和适用条件,并运用EKF和MVEKF对无源定位进行滤波估计。通过仿真,说明了2种算法的有效性,并验证了MVEKF对定位性能的改善。     

一种“当前统计”模型的模糊自适应算法

"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果。     

卡尔曼滤波补偿在潜载光电跟瞄中的应用

为了提高潜载光电设备的跟踪精度,提出了一种针对扰动误差进行补偿的前馈控制策略,主要方法分为3步:将大地坐标系转化为甲板坐标系;利用Singer模型的卡尔曼滤波对经过变换的光轴坐标系下的扰动量进行滤波;将滤波后的速度反馈到速度回路上,再结合脱靶量信息构成完整的速度环控制.仿真表明,在未加入补偿算法之前粗跟踪最大误差为0.004 rad,加入反馈之后最大误差为0.0018 rad,说明采用的方法能够有效减小跟踪误差.