多敏感器卫星姿态确定的卡尔曼滤波器设计

针对陀螺、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统 ,采用四元数方法建立卫星姿态确定模型 ,并采用卡尔曼滤波器进行信息融合。仿真算例结果表明 ,该方法能够确定出满足精度要求的卫星姿态参数     

二阶马尔可夫加速度模型下的机动目标预测器

采用二阶马尔可夫加速度模型建立机动目标跟踪滤波器,并将其扩展到预测器中形成六阶多项式预测模型来解决机动目标预测问题。仿真的结果表明本文建立的预测器使机动目标预测精度有了明显的提高。     

只测角两站被动定位系统中虚假定位点的识别方法研究

多站被动定位中,虚假定位点的识别问题是电子侦察中尚待解决的一个重要问题。本文研究包含一个运动站的只测角两站被动定位系统,提出先用扩展Kalman滤波对多个辐射源精确定位,然后通过空间相关处理识别虚假定位点的方法,大量的计算机仿真结果表明,上述识别方法在两目标张角大于测角误差的均方根值时,具有良好的识别效果。系统识别出的真实定位点,其定位精度可达单目标环境下的同等定位精度。     

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...     

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 AR 模型和SPRT 检验法的过程状态监测

本文利用自适应卡尔曼滤波器原理建立机械系统过程监测模型—AR模型,并根据AR模型系数的变化可以表征系统过程状态这一特点,通过序贯概率比(SPRT)这一假设检验法,对机械系统的运行状况进行判别。实验表明,该方法行之有效,最后,本文给出了实验结果。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

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。