改进型卡尔曼算法解算小型弹箭姿态角研究

弹箭飞行姿态参数的准确获取是实现精确高效打击敌方的重要前提。其中最重要的关键环节是姿态角的算法解算,决定着最后的精确导航。卡尔曼滤波算法是组合导航中最常用的解算算法,然而仍不能满足精度要求。为了进一步提高解算精度,提出通过BP神经网络对误差建模,进而修正卡尔曼滤波增益矩阵系数的改进算法。实验证明,应用于高速旋转弹姿态角测试,改进后的卡尔曼算法较传统卡尔曼算法精度提高了3°左右。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。     

机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

基于单应轨迹的视频实时稳像算法

针对视频稳像中实时任务的需求特点,提出一种基于单应轨迹的视频稳像算法。估计序列图像帧间的单应变换,并将该变换作用于图像窗口的4个角点,从而对每帧图像产生4个短的单应轨迹以代表视频短时间内的运动。利用关联卡尔曼滤波器以一种连续方式对不同帧的单应轨迹进行平滑。对图像合成采用包括性和相似约束以提高结果视频的可观性质量。该算法以在线方式工作,消除了缓存输入图像帧导致的延迟,具备不依赖于复杂的3D重建和长距离特征跟踪的优点,并有效避免了单应模型表达视频运动模型的误差积累问题。实验表明该算法能够有效对包含2D和较复杂3D场景的视频进行稳像,并且能够达到实时处理速度。     

基于改进IMM-UKF的弹道导弹再入段跟踪数据滤波

针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。     

基于尺度UKF小波网络的混沌时间序列预测

根据小波网络和Kalman滤波的特点,将小波网络的权重、平移因子和伸缩因子作为Kalman滤波的状态变量进行估计,提出一种训练速度快、泛化能力强的小波网络的尺度无轨迹Kalman滤波学习算法。然后,利用Rǒssler时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该算法进行了验证。仿真结果表明,该算法预测混沌时间序列收敛速度快,预测精度高,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得较好的预测效果。可以胜任混沌时间序列的精确建模和预测任务。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.     

捷联惯导初始对准中H_∞滤波器参数优化研究

对H∞滤波在捷联导航系统初始对准中的应用进行了研究。通过仿真和实验验证了滤波器在初始对准中的性能,并对如何设置参数进行了研究。结果表明,H∞滤波在参数选取合适的情况下方位角收敛速度比卡尔曼滤波快。当参数选取不合适的时候,H∞滤波会发散。虽然H∞滤波可能提高方位角收敛速度,但它自身的鲁棒性可能被削弱。因此,在实际系统中,必须选取合适的参数以保证滤波器的稳定性和初始对准的速度。实际使用过程中,先把参数设置为一个很小的值,再逐步调大以寻找临界值来获得最优的性能。