基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计

在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。     

非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。     

神经网络辅助多目标跟踪数据融合

多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的.     

导弹末制导中的目标机动估计

在空空导弹末制导段为了能更好地估计目标的逃逸机动,以满足制导要求,基于"当前"模型描述目标加速度,提出了一种利用相对速度估值差来调整目标加速度方差的算法.并在导弹-目标相对运动的三维空间内,由导弹对目标的速度测量值偏差调整状态噪声,并通过自适应扩展卡尔曼滤波实现对目标机动的估计.仿真结果表明,该算法在末制导中目标的机动估计精度要优于传统方法.     

利用星载相机成像信息进行卫星姿态确定的方法(英文)

随着卫星定姿精度要求的日益提高,仅用常规卫星敏感器已经不能满足高精度定姿要求,针对该问题,提出一种利用星载相机的单点成像信息进行卫星姿态确定的算法,根据相机成像原理推导出卫星姿态角与像点位置的关系,结合数字相机的特殊成像方式,建立了用误差四元数描述的线性相机测量残差模型,并给出联合常规姿态敏感器进行联合姿态确定的方案.仿真结果证明星载相机的信息的引入使得稳态姿态估计精度由0.002 6°提高到0.000 69°,并且加快了滤波收敛速度.     

强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用

针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明:该算法可以有效抑制滤波发散,同时保证其快速收敛以及高精度估计。     

自适应强跟踪卡尔曼滤波器载波环设计

针对自适应Q_k/R_k卡尔曼滤波算法在大频偏或运动场景切换时存在收敛速度慢、易失锁问题,提出了一种自适应强跟踪滤波算法,该算法从自适应Q_k/R_k卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术。在稳态场景下,采用自适应Q_k/R_k算法保证跟踪环路有较好的跟踪精度;当场景变化时,自适应强跟踪算法保证跟踪环路有更稳健的动态性能。仿真结果表明,所提出的设计方法能够有效提高载波跟踪环路的跟踪精度和鲁棒性。     

基于迭代卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法研究

粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用．针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态．将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪．     

一种高速公路车道线的快速检测和跟踪算法

提出了一种高速公路车道线检测与跟踪算法:初始检测时,首先估计消失点位置;再将图像特征点向消失点投影,通过检测投影直方图波峰来识别车道线;然后利用车道宽度和车道线强度特征滤除与车道线平行的伪车道线;跟踪时,采用卡尔曼滤波缩小搜索区域.试验结果表明:该算法抗干扰能力强,跟踪算法运行速度大约为50 Hz.     

GNSS/INS组合导航的随机时延卡尔曼滤波

组合导航系统在实际应用中存在信号传输和解算的延时影响,直接使用带有延迟的测量数据会导致滤波算法的精度下降甚至发散.针对这类测量具有随机时延的滤波问题,提出了随机时延卡尔曼滤波算法,该算法的核心是将新的量测用于更新过去的多个状态,以此来对时延进行补偿.GNSS与INS的组合导航系统仿真结果表明,所设计的滤波算法在面对量测...