平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

具有空间坐标耦合的二阶集群模型分析

在空间坐标耦合的情形下建立一种改进的二阶分布式集群模型。分析结果显示,如果系统的拓扑结构不变,当其确定的有向图具有有向支撑树并且速度的伴随系数大于某一临界值时,整个群体将随着耦合矩阵的旋转角的变化而呈现出三种集群样式——直线模式、圆柱螺线模式以及对数螺线模式。最后给出了这三种样式所对应的数值仿真结果。     

弹道导弹再入段动态RCS特性分析

研究弹道导弹再入段动态RCS特性,有利于防空反导作战中对其进行有效探测和拦截。首先对弹道目标机动航迹进行建模,然后结合坐标转换公式获得目标姿态角变化,最后利用EDITFEKO软件实现对目标动态RCS实时仿真。针对不同再入角的机动航迹,仿真了不同雷达布站情况下目标动态RCS变化。仿真结果表明,弹道导弹侧向RCS大于正向RCS,反导预警雷达应部署在弹道导弹射程之内,使雷达对着弹道导弹侧面。仿真结果为反导预警雷达的部署提供依据。     

基于FPGA的AFDX交换机内嵌ES处理模块的设计与实现

在航空电子全双工交换式以太网(AFDX,Avionics Full Duplex Switched Ethernet)的交换机中,内嵌终端节点系统(ES,end system)处理模块是连接外部终端与调度模块之间的关键部分。基于ARINC644规范第7部分,提出符合该规范的AFDX交换机内嵌ES处理模块的设计方案,采用软硬件协同设计方法对ES处理芯片进行设计与实现,并搭建平台进行测试验证,测试结果表明,所设计的ES处理模块能够达到ARINC664协议性能要求。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

使用常速和常角速度模型跟踪机动目标

常速模型和常加速模型经常用作跟踪滤波器的运动模型。如果目标转弯,由于真实目标与这些模型之间的不一致,这些滤波器不能给出完整的性能。为了解决这一问题,在本文中我们提出在跟踪滤波器中使用常速模型和常角速度模型。这种模型与实际目标运动有着比较好的一致性。文中通过计算机仿真进一步证实了它的有效性。     

直升机航迹滤波与预估研究

结合武装直升机在巡航或搜索地面目标的特点 ,给出直升机航迹模型为协方差平稳随机模型。根据声探测方式 ,推出了测量模型。对直升机航迹进行卡尔曼滤波与预估 ,最后对航迹进行了仿真研究。     

一种基于距离参数化CKF的单站无源定位方法

针对单站无源定位系统中,观测站机动导致的滤波精度降低问题,提出了一种基于距离参数化CKF的单站无源定位方法(range-parameterised cubature kalman filter smoothing, RPCKFS)。引入距离参数化的思想,结合观测站观测范围作为先验值,将观测范围划分为若干个区间,并赋予初始权重,在各个区间引入后向平滑容积卡尔曼滤波(cubature kalman filter smoothing, CKFS),利用各时刻的预测值与观测值的比值来更新区间权重,最后对各区间状态信息加权融合来实现目标状态的获取。仿真结果表明：该方法能够有效降低滤波全局对观测站机动的敏感性,提高滤波稳定性与定位精度。     

基于惯导信息卫星定位与景象匹配的导航方法

针对飞行器在卫星信号失效时导航精度变差的问题,提出一种基于惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)、卫星定位与景象匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)载机平台组合导航方法。首先根据INS、卫星定位与景象匹配的数学模型,构造了对应的量测方程,然后应用卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF),对不同的量测推导了对应的滤波算法。其中对于卫星数据与景象匹配数据,通过扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行了线性化处理。该方法不要求卫星数据直接提供定位信息,故在卫星数较少时也可以应用。仿真实验中,当卫星信号部分缺失时,本文方法能获得比INS与卫星组合定位方法更小的位置误差,在包含卫星信号时,也能提供比INS与卫星组合定位方法更优的精度。仿真结果证明了该方法的有效性。