使用常速和常角速度模型跟踪机动目标

常速模型和常加速模型经常用作跟踪滤波器的运动模型。如果目标转弯,由于真实目标与这些模型之间的不一致,这些滤波器不能给出完整的性能。为了解决这一问题,在本文中我们提出在跟踪滤波器中使用常速模型和常角速度模型。这种模型与实际目标运动有着比较好的一致性。文中通过计算机仿真进一步证实了它的有效性。     

直升机航迹滤波与预估研究

结合武装直升机在巡航或搜索地面目标的特点 ,给出直升机航迹模型为协方差平稳随机模型。根据声探测方式 ,推出了测量模型。对直升机航迹进行卡尔曼滤波与预估 ,最后对航迹进行了仿真研究。     

捷联惯性系统中 IMU 安装误差及陀螺漂移的估计

为减小IMU 安装误差及陀螺漂移对捷联惯性系统导航参数精度的影响,采用速度/姿态角组合匹配传递对准模型的误差方程和IMU的安装误差角方程结合的方法组成新的滤波器模型,并引入改进的BP神经网络算法,实现了IMU安装误差及陀螺漂移的快速有效估计.为对捷联惯性导系统的各项导航参数进行修正和补偿、提高导航精度提供了依据.     

附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法

针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时,针对传统EKF算法精度不高的问题,提出了一种新的滤波融合算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。新算法通过将当前量测信息逐步引入量测更新过程实现后验状态估计,从而达到减弱观测模型非线性、提高滤波估计精度的目的。数值仿真结果表明:本文算法的姿态估计精度较传统的"双矢量法+EKF"模式有大幅提升。     

末制导段比例导引法的改进

为了消除比例导引法末制导段的各种干扰因素,抑制法向过载的跳动,基于广义卡尔曼滤波多步估计理论,提出了将拦截导弹直接向瞬时遭遇点导引的末制导导引方法,并进行了计算机仿真.仿真结果表明,该方法可以明显消除或减小末制导段比例导引律的各种干扰因素,抑制法向过载的跳动,改善末制导的弹道特性,减小脱靶量,缩短拦截时间.     

弹载SINS/GPS组合导航信息同步与融合技术

针对一种基于DSP+FPGA+MCU多处理器计算机平台的弹载组合导航系统设计了精确有效的信息同步的方法,采用GPS接收机提供的1PPS脉冲和MCU提供的脉冲信号实现GPS和SINS信号时间上的同步,采用杆臂校正算法完成了GPS和SINS测量信号空间上的同步.由于系统噪声难于准确统计,因此采用自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合.最后对系统进行了跑车试验,试验结果表明系统所采用的方法具有较好的效果.     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

基于GPS相位差的炮弹滚转角测量方法

针对高速旋转炮弹滚转角的测量问题,在分析天线载波相位差与滚转角、滚转角速率关系的基础上,将GPS相位差作为量测输入,利用卡尔曼滤波器估计载体的滚转角和滚转角速率。仿真结果表明:该方法能很好地估计出载体的滚转角,具有一定的工程应用价值。     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.