无陀螺捷联惯导系统角速度解算方法研究

传统的捷联惯导系统通常用陀螺仪测量载体的角速度,无陀螺捷联惯导系统用加速度计代替陀螺仪,从加速度计输出的比力中解算载体的角速度,角速度的解算精度决定了无陀螺捷联惯导系统的性能及能否在实际中得到应用。分析了一种12加速度计配置方式的无陀螺捷联惯导系统的角速度解算方法,并将卡尔曼滤波技术应用于角速度解算,提高了角速度求解精度。     

Robust adaptive UKF based on SVR for inertial based integrated navigation

Aiming at the problem that the traditional Unscented Kalman Filtering (UKF) algorithm can’t solve the problem that the measurement covariance matrix is unknown and the measured value contains outliers, this paper proposes a robust adaptive UKF algorithm based on Support Vector Regression (SVR). The algorithm combines the advantages of support vector regression with small samples, nonlinear learning ability and online estimation capability of adaptive algorithm based on innovation. Firstly, the SVR model is trained by using the innovation in the sliding window, and the new innovation is monitored. If the deviation between the estimated innovation and the measured innovation exceeds a given threshold, then measured innovation will be replaced by the predicted innovation, and then the processed innovation is used to calculate the measurement noise covariance matrix using the adaptive estimation algorithm. Simulation experiments and measured data experiments show that SVRUKF is significantly better than the traditional UKF, robust UKF and adaptive UKF algorithms for the case where the covariance matrix is unknown and the measured values have outliers.     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival，到达时间）的测距方法，在室内应用中，存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight，非视距）干扰，因此测距精度低。针对这个问题，对传统卡尔曼滤波进行改进，将NLOS误差加入状态向量进行估计，进行两步卡尔曼滤波，从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight，视距）和NLOS并存的情况，对两步卡尔曼滤波算法进行改进，在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进，并应用到测距系统中。实验表明，利用该测距优化方法，TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

基于地磁场的新型导航方法研究

利用地磁场的特性来寻找一种新型的自主导航方法.通过在飞行器上使用三轴磁强计敏感到当地的地磁场强度矢量,参考国际地磁场模型(IGRF),使用广义卡尔曼滤波算法对飞行器位置进行估计,获取位置信息.仿真验证了这种方法的可行性,并给出了导航精度.     

基于卡尔曼滤波的反舰导弹火控数据处理

在舰载反舰导弹火控系统的数据处理中,由于量测数据受到不同程度的噪声影响,不能将得到的数据直接参与导弹射击方程的运算,必须通过对观测设备提供的数据进行卡尔曼滤波处理,为了保证获取处理数据既具有较高的精度又具有较好的稳定性,还要具有较好的时效性,因此通过采用自适应卡尔曼滤波算法,极大地提高了系统数据处理的效果,获得了较理想的反舰导弹火控系统导弹射击参数.     

X波段雷达线性调频脉冲压缩信号仿真研究

对雷达线性调频脉冲压缩信号进行分析以及仿真,在雷达信号模拟领域中是非常重要的.给出了常规调频脉冲压缩信号以及匹配滤波器模型及仿真结果,并在对某X波段雷达调频脉冲压缩信号处理特点研究的基础上,分析了距离分辨率对不同距离目标分辨的影响,并进行了仿真验证.     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法

针对低精度、低成本微机电惯性测量单元随机误差建模效果不理想会极大影响组合导航性能的难题,采用时间序列分析方法建立了微机电惯性测量单元随机误差的自回归滑动平均模型,通过对卡尔曼滤波器的状态变量进行增广,建立系统动力学方程和观测方程,实现对零偏误差的在线估计。实测数据分析验证了该随机误差建模的有效性。实测数据处理结果表明,该方法能够显著提高低成本微惯性解算外推精度,增强微惯性/卫星组合导航可靠性。     

应用磁强计确定飞行器姿态的KF算法设计

设计了基于磁强计确定飞行器的姿态的KF算法,该算法在不足够和不精确测量或具有较大模型不确定的情况下仍具有一定的鲁棒性和足够的精度。采用某太阳同步卫星的典型阶段的仿真数据来验证设计的算法的性能,结果表明,该算法收敛,精度令人满意。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。