GPS定位中2种自适应滤波的组合算法

分析了卡尔曼滤波发散的原因,并给出了指数加权的衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波2种算法用来抑制发散,相应地分析了衰减因子的选取以及噪声模型的在线估计,最后提出这2种定位方式组合的定位算法。仿真结果表明,衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波明显提高了卡尔曼滤波的定位精度并且抑制了发散,组合算法在提高定位精度、抑制发散的同时,使这2种定位方式的优点形成了互补,增加了算法的稳定性。     

一种自适应指数加权衰减记忆滤波算法

根据衰减记忆因子为一个常数的不尽合理性的假设,深入研究了指数加权衰减记忆滤波因子,根据滤波收敛条件和滤波模型准确时的新息(残差)特点,提出了具有自适应性、抑制滤波发散的指数加权衰减记忆滤波算法,并通过仿真试验验证了自适应抑制滤波发散的有效性。     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

一种基于增益调整策略的自适应滤波算法

针对现实C3I系统的工程要求,通过限定下限的衰减稳态增益滤波算法对Kalman滤波的稳态形式进行了扩展,提出了一种新的实时机动辨识算法和滤波增益的调整策略,同时对于航迹起始时的暂态过程进行了特殊的处理.仿真结果表明,该算法减小了自适应的滞后误差,提高了跟踪精度,极大地改善了滤波的收敛速度.     

一种基于激光测距仪测距信息的新滤波算法

针对动能拦截器在大气层外完成反导任务的末制导滤波问题,利用激光测距仪的测距信息与导引头的测角信息,设计了一种非线性θ-D滤波算法.分析了这种滤波算法在实际应用中的一些问题,包括避免滤波发散的条件,权重系数阵的取值等.通过仿真验证,该滤波算法的精度高于工程上常用的α-β衰减记忆滤波.在该滤波算法的基础上,可以得到更精确的弹目相对运动信息,为进一步设计更先进的导引律提供了基础.     

火控雷达精度检飞中的误差计算方法

本文对火控雷达精度检飞的条件、要求及精度统计计算方法进行了较全面系统的阐述和分析。并根据精度检飞的限定条件和要求,给出了评定火控雷达精度的具体算法和误差限定标准.     

基于衰减记忆的地形辅助导航算法

地形辅助导航是解决惯性导航系统定位误差随时间不断增大的缺点的重要方法之一。提出了基于衰减记忆的地形辅助导航算法,算法使用了一个新的相关算子,根据量测值存在的历史时间长短,对量测值赋以不同的权值,用一个递归表达式递归地计算相关值。该算法在提高定位精度的同时减少了计算量和存储空间,从而提高计算速度,并连续输出定位结果。仿真结果表明该算法的正确匹配率、均方根误差和圆概率误差均优于TERCOM算法。     

基于K-矩阵残差的航天器姿态确定自适应算法

在航天器姿态确定时,针对由于模型误差而使滤波发散的情况,根据协方差匹配的方法,提出一种基于K-矩阵残差的自适应姿态确定算法.通过调整滤波器中的噪声协方差,得到一种在线最佳姿态四元数的最小二乘拟合递归算法.针对传统残差定义的不足,根据K-矩阵的几何性质,设计适应的残差和标准,来解决这一问题.针对高值的残差可由测量噪声或过程噪声的建模误差引起,或由两个共同引起,分别对测量噪声自适应滤波和过程噪声自适应滤波进行了研究.仿真表明,此种算法效果较好.     

带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法

在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

由DSP技术实现卡尔曼滤波算法初探

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器（ＤＳＰ）对１个实际算法进行了实验。实验结果表明,目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差。因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行。同时,对于跟踪精度高,实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用ＤＳＰ技术实现具有良好的发展前景     

卡尔曼滤波在坦克目标状态估计中的应用

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器(DSP)对一个实际算法进行了实验.实验结果表明目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差,因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行.同时,对于跟踪精度高、实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景.