鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。     

基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。     

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UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪建模与仿真

围绕弹道导弹助推段跟踪问题,分析了助推段反弹道导弹的基本作战过程,建立了弹道导弹助推段动力学模型,分别就单传感器/单弹道导弹和多传感器/多弹道导弹两种情况建立了基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪模型,并通过算例验证了模型和算法的有效性,可为助推段反弹道导弹建模与仿真提供一定的参考。     

基于MVEKF的单站无源定位跟踪方法研究

单站无源定位是电子战中的一项重要技术。采用基于到达方向(DOA)和到达时间差(TOA)测量信息,可以实现固定观测站对运动辐射源的无源定位和跟踪。讨论了扩展卡尔曼滤波(EKF)及其改进形式修正协方差的扩展卡尔曼滤波(MVEKF)2种算法的原理,指出了应用场合和适用条件,并运用EKF和MVEKF对无源定位进行滤波估计。通过仿真,说明了2种算法的有效性,并验证了MVEKF对定位性能的改善。     

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。     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

改进的斜投影极化滤波方法

针对脉冲体制雷达抗干扰的需求,综合利用卡尔曼滤波技术、斜投影极化滤波技术和时域对消技术,研究了一种改进的斜投影极化抗干扰方法．首先利用卡尔曼滤波技术估计干扰的极化状态参数,在目标极化状态未知的情况下求得斜投影算子,再利用求得的斜投影算子提取出干扰信号,然后利用时域对消技术将原始信号减去干扰信号即得到纯净的目标信号．仿真结果表明,卡尔曼滤波技术可快速准确地估计出于扰极化参数,改进的斜投影极化滤波方法可大幅度抑制干扰,并保持了目标信号的幅度和相位不变性．     

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。