分布式多传感器融合跟踪

针对传感器观测的非线性问题,引入了无迹卡尔曼滤波算法,它在稳定性和精确性等方面均高于卡尔曼滤波,进一步,针对其弱可观测性,采用多个传感器分布式融合跟踪策略.而协方差交集算法,它不需要考虑每个传感器之间的相关度,根据实际要求选择好合适的权值后,可以直接进行融合,并且达到很好的精度,于是,提出了基于协方差交集算法的分布式多...     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

基于ECEF坐标转换的AEWS数据配准算法

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程.基于地心地固坐标系(ECEF)研究了预警机系统(AEWS)与地面雷达数据处理中心的数据配准问题.首先给出AEWS与地面雷达数据处理中心数据配准几何坐标转换算法;然后利用卡尔曼滤波实时估计出预警机对地面雷达数据处理中心的系统偏差,从而实时对预警机系统(AEWS)进行配准,计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性.     

提高惯导系统Unscented卡尔曼滤波实时性技术

Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目.通过构造n 2个样本点来捕获n维状态变量的均值和方差,提出了将这种方法应用于惯性导航的初始对准.仿真结果表明在同等滤波精度的情况下,该方法比UKF计算效率更高,实时性更好.     

考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法

为了解决脉冲星方位误差估计中卫星位置误差对估计结果的影响,提出一种考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法。为满足可观测性条件和保证尽可能低的矩阵运算维数,算法将卫星的位置误差标量作为增广状态。结合脉冲星方位误差估计基本原理,重新推得增广算法的状态及观测方程,并通过理论分析证明了算法的可观测性。最后仿真结果表明,当卫星位置误差导致传统算法的估计结果偏差较大时,该算法依然能够保证0. 01 mas的赤经和0. 3 mas的赤纬估计精度。不同方向的位置误差对方位误差估计精度影响较小。     

舰载无源被动定位与卡尔曼滤波

根据舰载无源被动定位的特点,论述了用舰载雷达侦察设备通过测向对敌舰载雷达进行定位时,采用卡尔曼滤波提高被动定位精度及跟踪精度的原理和方法,为导弹进行隐蔽攻击奠定了基础。     

综合全球定位导航／火控系统性能模拟

描述综合全球定位导航／火控系统。在此基础上描述这种系统的模拟方法、模拟中采用的误差、卡尔曼滤波技术。简要总结了模拟的条件,并给出了两个示例的结果。     

基于扩展卡尔曼滤波的浮标定位方法

由于浮标的随机漂移,在航空搜潜过程中,需要定期对浮标的位置进行更新。根据航空搜潜声纳浮标与飞机的相对方位信息,采用扩展卡尔曼滤波技术,分析了计算浮标位置的原理、方法,建立了相应的系统模型和仿真算法,从估计的相对位置误差和均方根误差两个方面,仿真分析了系统的误差性能。结果表明,该定位模型能够成功地跟踪浮标的位置,并具有较高的定位精度。