一种改进的强跟踪滤波算法的推导及仿真验证

针对一般强跟踪滤波算法(STEKF)在光纤陀螺动态输出滤波过程中存在跟踪效果不好的缺陷,分析推导一种新的强跟踪滤波算法(ISTEKF),使其能够克服原先算法存在的缺陷,并利用光纤陀螺动态输出数据进行仿真验证,滤波结果表明ISTEKF算法能够达到很好的跟踪效果,且具有较强的自适应能力。     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

大攻角下基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法

针对新一代航空飞行器在大攻角飞行时大气数据系统测量精度严重下降问题,提出了基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法。该算法利用大气数据测量信息和惯性导航信息,基于飞行器力学方程构建卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波的方法实现对大气参数的修正。仿真结果表明,经卡尔曼滤波修正后的大气参数能够有效消除大攻角下原始大气参数的剧烈波动性误差,并与真实大气参数吻合较好,有效的提高了大气数据系统在大攻角飞行状态下的测量精度和可靠性。     

有源无源复合干扰机理与效能分析

有源无源复合干扰综合战机自卫电子对抗系统资源,可降低敌雷达的跟踪辐射源、多普勒频率滤波的抗干扰措施效能。通过干扰信号功率、多普勒频率偏移等参数分析这种复合干扰的干扰机理,并对几种可能产生的干扰效果进行了比较,结果表明相对传统的有源干扰、无源干扰,这种复合干扰有独特的干扰效能,可增强自卫干扰效能,提高战机生存能力。     

基于联邦卡尔曼滤波的组合导航定位算法

在传统的GPS/INS紧耦合组合导航系统中,由于伪距和多普勒频移误差的存在,系统存在一定的误差偏移。针对这种误差偏移,设计了一种联邦卡尔曼滤波组合导航算法,该算法采用二级卡尔曼滤波器,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,与INS模块结算出的信息进行修正处理,再通过主滤波器得到紧耦合算法的INS解算结果校正量和定位位置最优估计。通过计算机仿真结果分析表明,该方法相对于传统的紧耦合组合导航算法可以有效减小误差,具有一定的理论价值和实用价值。     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

目标跟踪系统中野值的判别与剔除方法

目标跟踪系统观测的目标坐标值,不仅包含随机误差,有时由于干扰等原因,使得测量值含有远大于随机误差的粗大误差,通常称为野值。带有野值的测量值将导致滤波系统产生记忆效应和误差,甚至导致滤波过程发散。因此,对测量过程产生的野值应予剔除。结合对Kalman滤波原理的分析,说明了基于Kalman滤波的野值判别与剔除方法,并提出了野值判别门限值的计算方法。     

带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法

在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围     

用于目标弱信号处理的三重相关匹配滤波技术

分析了在二重相关匹配滤波技术的基础上实现三重相关匹配滤波的方法。三重相关匹配滤波对于目标的弱信号进行检测和处理 ,具有广泛的实用价值。给出了一个红外搜索目标信号处理的计算机模拟结果 ,并对计算机模拟结果进行了分析 ,证明了三重相关匹配滤波技术相对于二重相关和三重相关检测技术的优越性     

激光捷联惯导在某雷达导航系统中的应用

介绍了法国 SAGEM公司生产的激光陀螺捷联惯导系统 - Sigma30的基本结构和导航原理 ,研究了由 JupiterGPS接收机与 Sigma30构成的组合导航系统的组合方案 ,并从工程的角度讨论了其在某雷达组合定位定向导航系统中的应用