基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于特殊矩阵的同时定位与地图构建

同时定位与地图构建是机器人在未知环境中自主导航的一个重要研究内容。为了提高全协方差SLAM算法的计算和存储效率,通过对系统状态向量进行重构和选择适当的观测向量,系统模型和系统协方差矩阵可以表示成特殊形式的矩阵。基于这两个矩阵的特性,提出了一个改进的SLAM方法,对机器人的位置和方向进行间接地估计,同时降低了SLAM算法的时间复杂度和空间复杂度。实验表明改进算法是一致的和收敛的。     

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。     

基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法仿真分析

针对接收机定位动态适应性需求,分析了采用扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法,给出了基于扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法的数学模型,基于采集卫星信号模拟器输出的射频信号与程序生成的接收机中频信号,从动态适应性和跟踪灵敏度两个方面,仿真分析了基于标准卡尔曼滤波和基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法性能。仿真结果表明,基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法在动态环境中具有更好的跟踪性能,且能够改善跟踪灵敏度1 dB,这表明其对复杂应用场景具有更好的适应性。该分析结果能够为算法工程化提供参考和借鉴。     

基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测方法

提出了基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测新方法,明确了应用加窗线性卡尔曼滤波模型进行剩余使用寿命预测的过程。应用试验数据验证了方法的有效性,案例分析结果表明:对于退化指标在前期平稳、后期突变的齿轮箱全寿命试验数据,剩余使用寿命的预测值与实际值在齿轮箱运行的前期相差较大,而在后期则较为相近;通过对退化指标值进行拟合处理,可以明显消除退化指标值波动对剩余使用寿命预测值的影响。     

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。     

用于消除缓变伪距偏差的抗差扩展卡尔曼滤波方法

针对卫星导航系统中伪距观测量存在缓变伪距偏差,导致定位精度下降的问题,提出了一种基于滑动积累的抗差扩展卡尔曼滤波方法。该方法在抗差扩展卡尔曼滤波算法的基础上,通过滑动窗口内多个历元残差矢量的累积,增大标准化残差矢量的伪距偏差,来提高对缓变伪距偏差故障的抗差能力。仿真表明,该方法能有效消除或者减弱微小伪距偏差和缓慢增长伪距偏差造成的位置误差,与传统抗差扩展卡尔曼滤波算法比较,定位精度得到明显改善。     

同时定位与制图辅助的GPS/DR组合导航

针对全球定位系统在信号失锁条件下与航位推算组合导航的系统误差快速累积问题,提出一种基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与制图的辅助的全球定位系统/航位推算组合导航方法。该方法利用同时定位与辅助实现运动平台在全球定位系统信号无效时连续稳定导航,抑制航位推算定位误差的累积,并利用全球定位系统定位结果校正同时定位与辅助制图误差,减小地图的不确定性。设计基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与辅助/全球定位系统组合滤波器,实现大尺度环境下同时定位与辅助/全球定位系统的实时解算。真实实验数据计算结果分析表明,相对于同时定位与辅助定位结果,同时定位与辅助的全球定位系统/航位推算组合导航可有效提高系统定位性能,使得制图精度提高10m。     

GPS/INS组合导航技术研究

随着GPS和INS技术的发展,组合导航系也逐渐成熟。采用卡尔曼滤波对GPS/INS组合导航系统进行仿真,并将仿真结果和INS仿真结果相比较得出,GPS/INS组合导航系统经过滤波的误差估计精度得到了显著提高,并比INS单一导航有明显优势。     

基于MEKF的航天器姿态确定算法

乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter, MEKF)方法被广泛应用于各种航天器姿态确定任务。针对任意参考坐标系,推导了姿态四元数的线性运动学方程和三分量姿态误差矢量的动力学模型,并分别设计了有陀螺和无陀螺两种姿态确定方案。系统研究了姿态敏感器常用的矢量观测模型,四元数观测模型以及欧拉角观测模型,设计了更具有一般性的MEKF滤波器,为航天任务中快速应用MEKF姿态确定算法提供理论参考和技术支撑。